訓練集噪聲對於深度學習的影響

總所周知，在深度學習的訓練中，樣本的質量和數量都是非常重要的一環。然後在實際的生產過程中，樣本的數量往往可以通過一些手段得到滿足，但是質量卻非常依賴人工的標註，因此往往在訓練中會包含一定數量的標註不正確的數據。一般認爲這樣的一些數據，會對於最終的結果造成負面影響，但是具體怎樣影響訓練和最終的模型推廣效果我們來做一個小實驗。 實驗設置 使用工具 ：MXNET 數據集：MNIST 訓練集大小：6000

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