def adaptive_dropout(layer, p, x, target, update_fn=lasagne.updates.adam, update_params={'learning_rate': 0.001}):

这是一个使用自适应dropout的神经网络层的函数。自适应dropout是一种改进的dropout方法，它根据输入数据的稀疏度动态调整dropout参数，以提高网络的泛化性能。

该函数的输入参数包括：
- layer: 神经网络层
- p: 初始的dropout概率
- x: 输入数据
- target: 目标输出数据
- update_fn: 更新参数的函数，默认为Adam
- update_params: 更新参数的字典，默认为学习率为0.001

函数的返回值为更新后的网络层和损失函数。