Die Priorisierung von informativen Merkmalen in rauschigen Daten kann die Leistung von Deep Learning-Modellen verbessern, indem sie sicherstellt, dass das Modell sich auf relevante Merkmale konzentriert, die für die Lösung der Zielaufgabe wesentlich sind. Indem rauschige oder irrelevante Merkmale reduziert werden, kann das Modell präzisere und zuverlässigere Vorhersagen treffen. Dies trägt dazu bei, Overfitting zu vermeiden und die Robustheit des Modells gegenüber Störungen zu erhöhen. Durch die gezielte Auswahl von informativen Merkmalen können Deep Learning-Modelle effizienter trainiert werden und eine bessere Generalisierung auf neue Daten erreichen.