與噪聲總是影響網絡準確性的觀點相反,他認為噪聲并不總是有害的,并且在某些領域,正向激勵噪聲對簡單神經網絡的影響比對抗性學習的影響更大。從隨機共振分析中得出結論,隨機噪聲在某些數據中是正激勵,而在另一些情況下是純噪聲,這意味著數據上不可能只有純噪聲,也不能只有純正激勵噪聲。
這種靈感使我們形成了獨特的視角。雖然通常采用去噪來處理受大量環境噪聲困擾的數據集,但引入白噪聲可以提高網絡的識別率。必須強調的是,這種方法不同于主要為了豐富數據集而向數據添加噪聲的傳統做法。相反,我們的過程涉及積極結合白噪聲來提高網絡性能,從而對這個想法構成了某種獨特的概念扭曲。