什么是容差?
容差是指在模型训练过程中，允许模型在训练数据中出现一些错误或异常值的情况下仍然能够正常运行的能力。
容差可以从多个方面来实现：
- **降低训练数据中的噪声：**通过允许模型在训练数据中出现一些错误值，容差可以降低训练数据中的噪声，使模型更容易学习。
- **提高模型的鲁棒性：**容差可以使模型更鲁棒，即使受到训练数据中的异常值的影响仍然能够正常运行。
- **改善模型的泛化能力：**容差可以使模型更具泛化能力，即使在没有训练数据中出现一些异常值的情况下也能正常运行。
容差是一种在机器学习模型训练中非常重要的技术，可以帮助模型在训练数据中更好地学习，并使其更具鲁棒性和泛化能力。
