Dersom datasettet man skal kjøre NN på har for mange attributter, vil det føre til algoritmen får det vanskelig å klassifisere rett. Irrelevante/uviktige attributter kalles støy. Man kan løse problemet med støy med dimensjonsreduksjon. Dette gjør man ved å bruke en metrikk som: , eller for å nevne noen. Dette er matematiske funksjoner som vise hvor mye attributter betyr for beskrivelsen av en klasse. Ved å bruke disse til å finne de viktigste attributtene kan man redusere mengden attributter helt ned til 1-10% av original mengden uten å miste mye informasjon.