深度学习通过模型架构设计、训练技巧和数据预处理的结合来处理数据中的噪声。 神经网络本身对少量噪声具有鲁棒性，因为它们能够学习分层特征和泛化模式。 例如，图像模型中的卷积层通过关注空间层次结构来过滤掉不相关的细节，而像 ReLU 这样的激活函数则抑制微小的波动。 这种内置的容差允许模型优先考虑主要模式而不是数据中的随机变化。
具体的训练策略进一步提高了噪声的弹性。 诸如 dropout 之类的技术在训练期间随机禁用神经元，迫使网络避免过度依赖任何单个输入特征。 数据增强引入了受控噪声（例如，向图像添加高斯噪声或扰动音频波形）来模拟真实世界的变异性，从而教会模型忽略不相关的失真。 在自然语言处理中，像 BERT 这样的模型使用掩码语言建模，在训练期间隐藏随机单词，从而帮助网络推断缺失或嘈杂的输入。 这些方法确保模型不会记住确切的数据点，而是学习稳健的关系。
架构选择和损失函数也发挥着作用。 例如，自动编码器明确地旨在通过训练网络将损坏的数据映射到其原始形式来从嘈杂的输入中重建干净的数据。 与均方误差 (MSE) 相比，诸如平均绝对误差 (MAE) 之类的损失函数对异常值不太敏感，从而降低了嘈杂标签或极端值的影响。 此外，使用预训练模型（例如 ResNet）进行迁移学习可以提供帮助，因为从大型、干净的数据集中学习的特征为在较嘈杂的特定领域数据上进行微调提供了稳定的基础。 虽然没有一种方法可以完全消除噪声，但这些技术共同使模型能够在噪声不可避免的现实世界场景中有效发挥作用。