作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
当我们训练机器学习模型时，通常会利用到大量的特征作为输入，这些特征通常可以帮助模型更好地完成分类任务。然而，如果某些特征的值存在异常值，比如缺失值、错误值、重复值等，可能会影响模型的准确率和稳定性。为了解决这个问题，一种常用的方法就是引入噪声，即对原始特征进行扰动或者替换。
通常来说，引入噪声的方法可以分成两类：
- 在原始特征上加入随机噪声：这种方式是在原始特征矩阵中，将每个样本的某个特征值替换成一个随机的数，比如取自正态分布、均匀分布等。这样做的目的是模拟出真实数据中很少出现的样本，从而让模型能够更好地适应新的数据集。但是这种方式容易导致模型过拟合现象。
- 使用噪声标签：另一种方式是利用噪声标签，即给某些样本赋予特定的标签，而不是真实的标签。举个例子，假设我们有10个样本，其中9个样本的标签都是正常的，只有第10个样本的标签是恶意的。那么我们可以在第一步中把所有样本的标签都改成正常的，第二步中把第10个样本的标签改成恶意的。这样做的目的是试图使模型学习到正常样本的特征，同时也能够区别于恶意样本。由于噪声标签占比极低，所以这种方法不会产生过拟合现象。
本文重点介绍如何在原始特征矩阵上加入随机噪声，并结合深度学习模型的效果对两种不同噪声方案进行性能比较。
2.相关知识点
2.1.深度学习模型概述
首先，需要知道什么是深度学习模型。深度学习模型通常包括特征抽取器（feature extractor