在现实中，很多数据都是混乱的，标签都是主观性的或者是缺失的，而且预测的对象可能是训练的时候未曾遇到过的。Reed 等人在文章《TRAINING DEEP NEURAL NETWORKS ON NOISY LABELS WITH BOOTSTRAPPING》中描述了一种给网络预测目标注入一致性的方法。直观地讲，这可以奏效，通过使网络利用对环境的已知表示（隐含在参数中）来过滤可能具有不一致的训练标签的输入数据，并在训练时清理该数据。参考：https://arxiv.org/pdf/1412.6596

5）采用有 Maxout 的 ELU，而不是 ReLU

ELU 是 ReLU 的一个相对平滑的版本，它能加速收敛并提高准确度。与 ReLU 不同，ELU 拥有负值，允许它们以更低的计算复杂度将平均单位激活推向更加接近 0 的值，就像批量标准化一样参考论文《FAST AND ACCURATE DEEP NETWORK LEARNING BY EXPONENTIAL LINEAR UNITS (ELUS)》，https://arxiv.org/pdf/1511.07289.pdf。如果您使用具有全连接层的 Maxout，它们是特别有效的。

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