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在网络中加入预训练的多层感知机（MLP）通常是为了引入先验知识、提升特征表示能力或dropout，具体作用取决于MLP的设计和预训练任务。以下是常见的应用场景和优势：

1. 特征融合与迁移学习:预训练的MLP可以作为特征提取器，将原始输入（如文本、语音参数、图像等）映射到更高层次、更具判别性的特征空间。这些特征可能包含预训练任务中学到的通用模式（例如语音的韵律规律、图像的纹理特征等）。  同时全连接有助于特征融合。

场景举例：  

在语音合成（TTS）中，预训练MLP可以将文本特征（如音素、词性）转换为更鲁棒的语言表示，再输入到主模型（如Transformer或Diffusion模型）。  

在计算机视觉中，MLP预训练于图像分类任务后，可作为特征提取器用于下游任务（如目标检测）。

优势：  

避免从零开始训练，尤其在小数据场景下提升泛化能力。  

提取的特征可能比原始输入更紧凑，减少主模型的复杂度。

 

2.dropout

Dropout 是一种用于神经网络的正则化技术，由 Geoffrey Hinton 在 2012 年提出。其核心思想是：在训练过程中，随机“丢弃”（暂时禁用）网络中的一部分神经元（通常按一定概率p，以此防止过拟合。）

因为是随机的，只要训练次数足够多，神经元被选中训练的次数应该是相等的。

场景举例:Tacotron的Encoder部分对输入character进行input embeddings之后通过pre-net。