在训练过程中随机丢弃一些神经元，降低模型复杂度， 以上参数 modelscope有提供么？

ModelScope（魔搭）是阿里云的模型开放平台，它提供了大量的机器学习和深度学习模型，涵盖了从基础的预训练模型到针对特定任务的精细调优模型。关于正则化技术如L1、L2正则化以及Dropout的应用，这些通常是在模型训练过程中通过深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）直接实现的配置项，而不是作为独立的模型在ModelScope上提供。

当你在ModelScope上查找或使用模型时，你可能不会直接找到名为“L1正则化模型”或“L2正则化模型”的东西。但是，如果你下载或在线调用某个模型进行训练，并且该模型支持通过配置调整正则化策略，那么你完全可以在训练脚本或配置文件中应用L1、L2正则化或设置Dropout比例来达到正则化的效果。

例如，如果你使用的是支持Keras或PyTorch的模型，你可以很容易地在编写的训练脚本中添加L1/L2正则化层或者设置Dropout层。对于更高级的使用场景，ModelScope上的部分模型可能会在其示例代码或说明文档中包含如何实施正则化的指导，以帮助用户根据需要调整模型复杂度和防止过拟合。

总结来说，虽然ModelScope本身不直接“提供”正则化技术作为单独的模型，但它提供的模型可以通过标准的深度学习实践轻松集成这些正则化方法。在具体实践中，你需要参考所选模型的文档和相关深度学习框架的指南来应用正则化技术。