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Advanced Dropout: A Model-free Methodology for Bayesian Dropout Optimization

机译：高级辍学：贝叶斯辍学优化的无模型方法

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Jiyang Xie; Zhanyu Ma; Jianjun Lei; Guoqiang Zhang; Jing-Hao Xue; Zheng-Hua Tan; Jun Guo;
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年度 2021
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1. Rademacher dropout: An adaptive dropout for deep neural network via optimizing generalization gap [J] . Wang Haotian, Yang Wenjing, Zhao Zhenyu, Neurocomputing . 2019,第SEPa10期

机译：Rademacher辍学：通过优化泛化差距来进行深度神经网络的自适应辍学
2. Rademacher dropout: An adaptive dropout for deep neural network via optimizing generalization gap [J] . Wang Haotian, Yang Wenjing, Zhao Zhenyu, Neurocomputing . 2019,第Sepa10期

机译：Rademacher辍学：通过优化泛化差距来实现深神经网络的自适应辍学
3. Enhanced model-free adaptive iterative learning control with load disturbance and data dropout [J] . Hua Changchun, Qiu Yunfei, Guan Xinping International journal of systems science . 2020,第9a12期

机译：具有负载干扰和数据丢失的增强的无模型自适应迭代学习控制
4. High Dimensional Bayesian Optimization Using Dropout [C] . Cheng Li, Sunil Gupta, Santu Rana, International Joint Conference on Artificial Intelligence . 2019

机译：使用辍学的高维贝叶斯优化
5. Multiple imputation for nonignorable dropout using Bayesian pattern-mixture models. [D] . Demirtas, Hakan. 2003

机译：使用贝叶斯模式混合模型对不可忽略的辍学进行多重插补。
6. A Bayesian natural cubic B-spline varying coefficient method for non-ignorable dropout [O] . Camille M. Moore, Samantha MaWhinney, Nichole E. Carlson, 2020

机译：非忽略辍学的贝叶斯天然立方B样条不同系数法
7. Bayesian semi‐parametric G‐computation for causal inference in a cohort study with MNAR dropout and death [O] . Maria Josefsson, Michael J. Daniels 2021

机译：贝叶斯半参数G-计算队列辍学和死亡的群组研究中的因果推断

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