吴恩达深度学习笔记之结构化机器学习(二)

2.1 清楚标注错误的数据 如果我们发现我们的数据有一些标记错误的例子，我们该怎么办？我们首先来考虑训练集，事实证明，深度学习算法，对于训练集中的随机误差是相当鲁棒的，只要我们的标记出错的例子，只要这些错误例子离随机误差不太远，误差足够随机，那么放着这些误差不管可能也没问题，而不需要花太多时间修复他们。 深度学习算法对随机误差很鲁棒，但是对系统性的误差就没那么鲁棒了，我们做标记的人一直把白色的狗标

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