神经网络通过学习专注于有意义的模式而忽略不相关的信息来处理嘈杂的数据。在训练期间，网络将其预测与实际标签之间的误差降至最低，逐渐学习识别和优先考虑对准确预测贡献最大的特征。
像正则化和数据增强这样的技术可以提高对噪声的鲁棒性。例如，dropout在训练期间随机停用神经元，迫使网络将学习分布在多个路径上，使其对噪声不那么敏感。数据增强通过引入旋转，缩放或轻微失真等转换来人为地增加数据集的多样性，从而帮助模型对微小的扰动保持不变。
损失函数和鲁棒优化策略也发挥了作用。与均方误差 (MSE) 相比，像平均绝对误差 (MAE) 这样的损失函数对异常值不太敏感，这使得它们适合于有噪声的数据。类似地，一旦验证性能停止改善，早期停止就通过停止训练来防止对噪声训练数据的过度拟合。