Therefore, in this paper, we will p

Therefore, in this paper, we will propose a data cleansing technique in the preprocessing stage to purify the dirty data, removing the noise or ambiguous feature, and rectifying the mislabel for increasing the reliability of the model and promote the performance of deep learning. A reliable dataset will bring a high-performance model, a high-performance model not only given excellent metrics also a dependable result on predict. So, data cleansing is an essential stage on the dataset`s preprocessing for giving a high-reliable and clean dataset to deep learning training.

結果 (繁體中文) 1:

因此，在本文中，我們將提出一個數據清洗技術，在預處理階段，淨化臟數據，去除噪聲或模糊的功能，並在糾正誤標為增加模型的可靠性，促進深學習的性能。一個可靠的數據集將帶來高性能的機型，給優秀的指標也預測結果可靠高性能的模型不僅。因此，數據清洗是在dataset`s預處理給了一個高可靠和清潔的數據集，以深度學習培訓的重要階段。

結果 (繁體中文) 2:

因此，本文將提出一種在預處理階段的資料清理技術，以淨化髒資料，消除雜訊或模糊特性，糾正錯誤標籤，以提高模型的可靠性，提高深度學習。可靠的資料集將帶來高性能模型，高性能模型不僅提供出色的指標，而且具有可靠的預測結果。因此，資料清理是資料集預處理的重要階段，為深度學習培訓提供高可靠性和乾淨的資料集。

結果 (繁體中文) 3:

囙此，本文將在預處理階段提出一種數據淨化科技，對髒數據進行淨化，去除雜訊或模糊特徵，並對錯誤標籤進行修正，以提高模型的可靠性，提高深度學習的效能。一個可靠的數据集將帶來一個高性能的模型，一個高性能的模型不僅給出了優秀的度量，而且在預測上也得到了可靠的結果。囙此，數據清洗是數据集預處理的一個重要環節，為數据集的深度學習訓練提供了一個高可靠、乾淨的數据集。