表格数据集是深度学习的最后一个“不适应的城堡”，具有传统的ML方法，如梯度提升决策树，甚至对最近的专业神经结构进行强烈表现。在本文中，我们假设提高神经网络性能的关键在于重新思考一大集现代正规化技术的关节和同时应用。结果，我们通过在使用联合优化上搜索每个数据集的最佳组合/混合物，使用联合优化来申请普通的决定以及它们的子公司的超参数来搜索每个数据集的最佳组合/混合物的最佳组合/混合物来规范普通的多层的Perceptron（MLP）网络。我们在包括40个表格数据集的大规模实证研究中，经验统一地评估了这些正则化鸡尾酒对MLP的影响，并证明（i）良好的正则化普通的MLP明显优于最新的最先进的专业神经网络架构，以及（ ii）它们甚至优于强大的传统ML方法，如XGBoost。
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