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抗噪音损失函数的深度剖析：设计原理、理论基础与求解算法探究.docx

抗噪音损失函数的深度剖析：设计原理、理论基础与求解算法探究.docx

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    抗噪音损失函数的深度剖析：设计原理、理论基础与求解算法探究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    在当今数字化信息飞速发展的时代，数据已成为驱动各领域创新与发展的核心要素。无论是机器学习、深度学习等人工智能技术，还是传统的数据分析与建模方法，数据的质量都直接关系到模型的性能与应用效果。然而，在实际数据采集与标注过程中，噪声的存在几乎是不可避免的。噪声数据如同隐藏在数据海洋中的暗礁，可能会对模型的训练与预测产生严重的干扰，导致模型性能下降、泛化能力减弱，甚至得出错误的结论。

    以语音识别领域为例，当我们使用语音助手进行语音交互时，周围环境中的嘈杂声音，如交通噪音、人群喧哗声等，都可能成为语音数据中的噪

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