整理十个深度学习论文中常用的词汇（包括transformer)，要求该词汇在生活中的意思与在深度学习领域中的意思完全不同。

1. Transformer: 在生活中，Transformer是指变压器，是一种将电能从一个电路传输到另一个电路的电气设备。在深度学习领域中，Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，用于处理序列数据，如自然语言处理中的文本数据。

2. Dropout: 在生活中，Dropout是指某人或某物离开原本所在的位置或状态。在深度学习领域中，Dropout是一种正则化技术，用于减少神经网络的过拟合现象。

3. Batch: 在生活中，Batch是指一批次的物品或产品。在深度学习领域中，Batch是指一批次的数据，用于训练神经网络模型。

4. Activation: 在生活中，Activation是指激活，是指某物或某人被激活或启动。在深度学习领域中，Activation是指激活函数，用于在神经网络中引入非线性因素。

5. Gradient: 在生活中，Gradient是指梯度，是指某物或某人的斜率或变化率。在深度学习领域中，Gradient是指梯度下降算法，用于优化神经网络模型的参数。

6. Loss: 在生活中，Loss是指损失，是指某物或某人的损失或损害。在深度学习领域中，Loss是指损失函数，用于衡量神经网络模型的预测结果与真实结果之间的差距。

7. Epoch: 在生活中，Epoch是指一个时代或一个历史时期。在深度学习领域中，Epoch是指一次完整的训练周期，即所有训练数据都被用于训练神经网络模型一次。

8. Overfitting: 在生活中，Overfitting是指某物或某人过度适应某种情况或环境。在深度学习领域中，Overfitting是指神经网络模型过度适应训练数据，导致在测试数据上表现不佳。

9. Regularization: 在生活中，Regularization是指规范化，是指某种规则或标准。在深度学习领域中，Regularization是指正则化技术，用于减少神经网络模型的过拟合现象。

10. Backpropagation: 在生活中，Backpropagation是指反向传播，是指某种信息或影响的反向传递。在深度学习领域中，Backpropagation是指反向传播算法，用于计算神经网络模型中每个参数的梯度。