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边界噪声是指在 分类问题中,未知数据点落在决策边界附近的噪声。它可能会导致错误的分类和模型不稳定,因为分类器容易受到边界附近异常点的影响而做出错误的判断。在图像处理中,边界噪声是由于图像边缘处的像素值与周围像素值的差异较大,导致边缘处出现的噪声。这种噪声通常是由于图像处理算法在处理边缘处的像素时,由于周围像素的不足或者处理方法的不当,导致边缘处的像素值出现异常。在机器学习中,边界噪声指的是在分类边界附近出现的一些分类错误的数据点。