在實(shí)際項(xiàng)目中八千，噪聲總是會(huì)存在予跌，消除噪聲需要付出額外的代價(jià)（機(jī)器，人力）皿伺。并且有時(shí)候缭召，噪聲也并不是那么好識(shí)別栈顷，那么噪聲在真實(shí)工業(yè)界場(chǎng)景中的影響到底如何逆日？
??從一些項(xiàng)目中可以發(fā)現(xiàn)，有的模型萄凤，可以在噪聲水平較高的水平下室抽，得到跟去噪后差不多的效果。而有的模型則非常容易受到噪聲影響靡努，會(huì)顯著降低其準(zhǔn)確率坪圾。（去除噪聲的方法有很多，大部分也跟具體應(yīng)用場(chǎng)景以及研發(fā)人員對(duì)數(shù)據(jù)的解讀有關(guān)惑朦。所以在此不進(jìn)行過(guò)多延伸兽泄。）
? ?從現(xiàn)象觀察來(lái)看，噪聲影響其作用大小的一個(gè)比較主要的因素是 ：【噪音對(duì)于不同label的數(shù)據(jù)是否均勻分布】漾月，在均勻分布的情況下病梢，模型能承受一定比例的噪聲，而在有明顯的傾斜時(shí)梁肿，會(huì)對(duì)預(yù)估結(jié)果造成比較大的影響蜓陌。
其次是，受到【模型本身預(yù)估能力】的影響吩蔑。在模型本身預(yù)估能力較強(qiáng)的情況下钮热，受到噪聲的影響也較小（可以理解為有較強(qiáng)的信號(hào)給予模型進(jìn)行預(yù)估）哥纫。
? ?在噪聲的對(duì)抗中霉旗，低秩的假設(shè)，能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的去噪的優(yōu)化蛀骇。參考圖像去噪聲的Low-Rank Matrix Approximation方法.（目前LRMA主要有魯棒主成分分析robust PCA, RPCA）厌秒、矩陣補(bǔ)全（matrix completion,MC）和低秩表示（low-rank representation，LRP）等三類(lèi)模式擅憔。[1]
PS：在工科領(lǐng)域鸵闪，理論作為引導(dǎo)，設(shè)計(jì)具體實(shí)驗(yàn)仍是鑒定其效果的最直接方法暑诸。
[1]: 原blog：http://blog.sina.com.cn/s/blog_bfb629e50102xhsw.html
