Наличие противоречивых данных может усложнить процесс обучения нейронных сетей, потому что сеть будет ошибаться. 3
Это связано с тем, что нейросети учатся на ошибках и постоянно корректируют свои параметры. 3 Если в выборке есть предвзятость (например, только белые кошки), сеть будет делать ошибки. 3
Чтобы решить эту проблему, используют валидационные данные (отдельный набор для проверки) и регуляризацию (штраф за излишнюю сложность). 3
Также для ускорения обучения применяют процедуры исключения повторяющихся и противоречивых примеров, чтобы уменьшить размер обучающей выборки. 5