深度学习模型进行网络训练时，训练样本中存在虚假标签如何解决

虚假标签会对深度学习模型的性能产生负面影响，因此需要采取一些措施来解决这个问题。以下是一些可能的方法：

1. 数据清洗：在训练数据中识别和删除虚假标签，可以使用人工标注或自动标注的方式，识别出标签错误或异常的样本，并从数据集中删除这些数据。

2. 半监督学习：使用少量的真实标签数据和大量的未标记数据来训练模型。在这种情况下，模型需要学习如何区分真实标签和虚假标签，从而增强模型的泛化能力。

3. 人工干预：在训练过程中，通过人工审核和修正标签，以确保训练数据的质量。这种方法需要投入大量的人力和时间成本，但可以提高训练数据的质量。

4. 弱监督学习：使用一些与标签相关的辅助信息，例如文本或图像的元数据，来帮助模型学习。这种方法可以在标签数据有限的情况下提高模型的性能。

以上是一些可能的方法，不同的场景和问题可能需要采用不同的方法。在解决虚假标签问题时，需要综合考虑多个因素，并选择最适合的方法。