深度学习中的离群值可能来源于输入特征或标签的异常分布，对模型训练和预测精度产生负面影响。因此，可以通过数据预处理、鲁棒损失函数、正则化、数据增强和异常检测模型等方法降低其影响。同时，对于更复杂的问题如对抗样本，需要额外设计防御机制来保护模型安全性。此外目前也有专门用于处理数据集标注错误的深度学习模型，有兴趣的朋友可以去自行了解一下。深度学习中存在异常值，并且会产生负面影响。可以直接使用 Z-Score 或 IQR 等统计方法检测异常值。
