本文探讨了如何通过随机化算法提升深度神经网络，尤其是变压器模型的性能。随机化作为一种强大的工具，不仅能够在对抗性环境中带来超出常规确定性算法的最坏情况性能，还能通过简单的方法如重复和多数投票来增成功概率。 研究人员首次证明，随机化算法可以通过纯数据和目标驱动的方式被整合到变压器模型中。首先，他们对已知的对抗性目标进行了深入分析，发现这些目标在随机化算法下表现更好。接着，研究团队展示了常用的优化技术，如梯度下降和进化策略，能够有效地学习和调整变压器的参数，从而使模型能够充分利用内置的随机性。 为了展示随机化在神经网络中的广泛应用潜力，该研究选择了三个概念性任务进行测试：联想回忆、图着色和探索网格世界。实验结果显示，引入随机化不仅提高了模型对抗恶意对手的能力，还显著提升了各任务的性能。这主要是因为神经网络自身的计算过程具有一定的随机性，这种随机性在特定情况下能够转化为更高的灵活性和适应性。 总体而言，这项研究为未来神经网络的设计和优化提供了新的思路，特别是在处理复杂和不确定的任务时，随机化算法的应用前景十分广阔。