该论文主要探讨的是如何通过提升数据质量来增强模型性能，特别是在电子与信息工程领域，针对非全日制硕士研究生张雨薇进行的研究。选题的焦点在于解决训练数据中存在的问题，如脏数据（即标注错误或低质量的数据）、数据覆盖不足和分布偏置。这些问题直接影响了模型的训练效果，因为数据是机器学习和深度学习算法的核心输入。
研究问题的四个方面包括：
1. 科学技术问题：研究对象是数据集的质量优化，特别是针对结构化和非结构化数据的处理。作者提出利用数据增强技术，通过增加训练样本的多样性和数量，减少噪声，以提升模型的鲁棒性，防止过拟合，并增强模型的泛化能力。
2. 研究背景与选题依据：强调模型的性能往往受到数据质量的显著影响。脏数据的存在可能导致模型学习到错误的特征，而数据覆盖不全和分布偏斜则可能限制模型在未知情况下的适应性。因此，作者选择这个主题，是因为识别和纠正数据问题对于提高模型的准确性和可靠性至关重要。
3. 深度神经网络和集成模型的可解释性研究：论文还关注了如何通过深度学习模型中的代表样本选择策略，如Representer Point Selection，来理解和优化模型的性能。这种方法允许研究者更好地理解每个测试样本对网络参数的重要性，从而优化模型的预测能力。
4. 实际应用价值：论文不仅关注理论研究，还考虑到了专业理论的实际意义，即提升数据质量的方法不仅可以改进现有模型，还有助于提高数据服务行业的数据集质量和精度，为实际应用提供更可靠的解决方案。
这篇论文旨在通过深入研究数据质量问题及其解决方案，推动模型在面临复杂和多样化数据场景时的性能提升，具有较高的理论价值和实践意义。
