噪声检测机构 建筑隔声检测实验室

数据集扰动：通过对训练数据添加扰动来模拟噪声环境。例如，对图像进行裁剪、旋转、缩放等变换，或对文本进行删除、替换、插入等操作。然后观察模型在扰动数据集上的性能。

效果评估指标：选择适当的评估指标来度量模型在噪声条件下的性能。例如，分类任务中可以使用准确率、确度和召回率等指标；回归任务中可以使用均方误差等指标。

对比实验：与基准模型进行对比，评估模型在噪声环境下的改进程度。比较两个模型在同一噪声条件下的性能表现，以便确定模型对噪声的鲁棒性。

增量数据：逐步增加不同类型和强度的噪声数据，观察模型性能的变化。这有助于了解模型在不同噪声水平下的稳定性和鲁棒性。