嗨，深度学习探险家们！在深度学习中，不平衡数据集和噪声数据是我们常常会遇到的挑战。它们可能导致模型性能下降和训练不稳定。在本文中，我们将探讨如何处理深度学习中的不平衡数据集与噪声数据，打造鲁棒高效的模型。
第一步：处理不平衡数据集
不平衡数据集指的是不同类别的样本数量差别很大。处理不平衡数据集的方法包括：
第二步：处理噪声数据
噪声数据指的是在训练数据中存在错误标签或异常样本。处理噪声数据的方法包括：
数据清洗：可以通过数据清洗技术，识别并剔除噪声数据，保持训练数据的质量。
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