神经网络通过架构设计、训练技巧和数据预处理的组合来处理噪声数据。噪声（例如，不相关的特征、测量误差或错误标记的示例）会扰乱模型性能，但神经网络采用策略来减轻其影响。例如，dropout 或 L2 正则化等正则化方法通过阻止模型过度依赖特定的噪声模式来防止过拟合。此外，ReLU 等激活函数引入了非线性，有助于网络忽略不相关的输入。这些机制使神经网络能够专注于数据中的更广泛趋势，而不是记忆噪声。
一个关键方法涉及预处理和数据增强。 例如，在图像分类中，向训练图像添加随机噪声（例如，高斯噪声）可以迫使网络学习更强大的特征，从而更好地泛化到真实的、不完美的数据。 类似地，诸如归一化或标准化之类的技术通过将输入特征缩放到一致的范围来减少异常值的影响。 在自然语言处理中，诸如错别字或俚语之类的噪声可以使用将变体映射到相似表示的标记化和嵌入层来解决。 降噪自动编码器是另一个例子：这些模型经过训练，可以从噪声输入中重建干净的数据，从而有效地学习在推理期间过滤掉不相关的信息。
架构选择和训练策略也发挥作用。 具有跳跃连接的更深层网络（例如，ResNet）可以绕过噪声层，从而保留有用的信息。 使用更大的数据集进行训练或使用提前停止（当验证性能趋于稳定时停止训练）可以防止模型过度优化噪声。 集成方法（其中多个模型平均其预测）进一步降低了噪声敏感性。 例如，组合来自卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的预测用于时间序列数据可以平滑各个模型中由零星噪声引起的错误。 通过结合这些技术，神经网络平衡了灵活性和稳健性，使其能够适应嘈杂的真实世界数据。