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信道混合FNO與信道大小有關，具有二次復雜度。信道混合權重采用塊對角線結構來解決信道混合問題。作者在MLP層的令牌之間共享權重以提高參數效率，并使用軟閾值在頻域引入稀疏性以進行泛化。這些解決方案結合稱為自適應傅里葉神經算子(AFNO)。

2.稀疏ANC(Sparse ANC)算法該算法利用ANC系統中可能存在的稀疏性來提高性能，例如FxIPNLMS（filtered-x improved proportionate NLMS）算法是通過將比例算法擴展到前饋ANC系統中設計而來的，研究表明，FxIPNLMS算法與高斯噪聲源的凸組合方案兼容，在不同稀疏度下具有更好的性能。

Drop Connect 和 Dropout 相似的地方在于它涉及在模型中引入稀疏性，不同之處在于它引入的是權重的稀疏性而不是層的輸出向量的稀疏性。2014年，針對神經網絡容易過擬合的問題，Srivastava和Hinton等人完整的對dropout進行了描述，并證明了比當時使用的其他正則化方法有了重大改進。實證結果也顯示dropout在許多基準數據集上獲得了優秀的結果。