Einfaches Verfahren namens ε-softmax verbessert die Toleranz von tiefen neuronalen Netzwerken gegenüber verrauschten Trainingsdaten (falschen Labels). Diese Anpassung der Softmax-Funktion erhöht die Robustheit beim Lernen und kann zu zuverlässigeren Modellen führen.
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