深度学习中，如何处理某个非常重要的特征数据，比如我假设在数据集足够大的情况下，要辨别古画的真伪，然后在画的某个角落里面出现一行小字：“这是假的”，或者其他类似这种可以颠覆其他所有数据的决定性特征。还有比如语义训练中，一大串的话，最后加上一句“前面说的都是假的”等可以颠覆整个语句的。
可以使用数据增强的方法：通过（手动）增加数据集中这些特殊特征的出现频率，可以使模型更好地处理这些特征。但需要注意，过于依赖这些特征可能导致模型的过拟合。
最简单的办法就是增加拥有决定性因素的数据数量，哪怕是copy成很多分，这种基本的办法就是通过增加数据的权重来影响模型的效果
特征选择：可以通过特征选择的方式，仅选择对预测目标有较大贡献的特征。对于上述古画的例子，可以通过特征选择的方式，仅选择与画的真伪有关的特征进行建模，而将包含“这是假的”字样的特征删除或者降低其权重。
弱化特征：对于一些特别强的特征，可以通过减少其权重的方式来降低其对模型的影响。在训练模型时，可以增加一个正则化项，将包含决定性特征的权重进行惩罚，使模型更加关注其他特征。
多模型集成：可以建立多个模型，其中一些模型不包括决定性特征，将其他特征作为输入。通过多模型集成的方式，可以降低决定性特征对整个模型的影响。
可以考虑采用机器学习中的 集成学习的思想
感谢各位老哥们的回答！ 也是我问题没描述清楚，上面都是打的比喻，特征是未知的不清楚有多少种可能性，不过确实给了我一些启发，谢了。