神經網絡（NN）模型在處理缺乏數據或噪聲數據的情況下，表現出以下幾個特點：
平滑化能力：神經網絡具有良好的平滑化能力，能夠在訓練過程中自動調整以適應數據中的噪聲。這使得NN在面對不完美數據時，仍能提供相對穩定的預測結果。
數據擴增技術：在數據不足的情況下，NN可以通過數據擴增技術（如隨機旋轉、平移或縮放）來增加訓練樣本的多樣性，從而提高模型的泛化能力。
訓練策略：使用不同的訓練策略（如早停法、交叉驗證等）可以幫助NN在面對噪聲數據時，避免過擬合，從而提高模型的穩定性和準確性。
損失函數的選擇：選擇合適的損失函數（如均方誤差或自定義損失函數）可以幫助NN更好地適應數據中的噪聲，並提高模型的學習效果。
模型架構的設計：設計合適的神經網絡架構（如使用卷積神經網絡或遞歸神經網絡）可以提高模型在處理複雜數據時的表現，特別是在面對高維數據或時間序列數據時。