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^h English (en)	The paper also explored {{Term\|dropout}} with other regularizers, finding that combining {{Term\|dropout}} with max-norm constraints (clipping the weight vector to have a maximum L2 norm) and large decayed {{Term\|learning rate\|learning rates}} produced the best results.
^h Spanish (es)	El artículo también exploró el {{Term\|dropout\|dropout}} junto con otros regularizadores, encontrando que combinar {{Term\|dropout\|dropout}} con restricciones de norma máxima (recortar el vector de pesos para que tenga una norma L2 máxima) y {{Term\|learning rate\|tasas de aprendizaje}} altas con decaimiento producía los mejores resultados.
^h Chinese (zh)	论文还探讨了 {{Term\|dropout\|dropout}} 与其他正则化方法的结合，发现将 {{Term\|dropout\|dropout}} 与最大范数约束（将权重向量裁剪到最大 L2 范数）以及具有较大衰减的{{Term\|learning rate\|学习率}}相结合可获得最佳效果。