导数噪声（Derivative Noise）是机器学习领域中用于增强模型鲁棒性的一种技术手段，特指在优化过程中对梯度信息人为加入的随机扰动。这种噪声通常服从高斯分布或均匀分布，其核心作用在于避免优化过程陷入局部最优解，同时提升模型对输入微小变化的适应能力。从数学视角看，导数噪声可视为目标函数梯度场的随机平滑处理，其强度通过超参数控制，需要根据具体任务进行精细调节。
在实际产品应用中，导数噪声技术显著提升了自动驾驶视觉系统的对抗鲁棒性，使模型对雨雪天气下的图像扰动表现出更强的稳定性。在智能客服对话系统中，该方法也被用于缓解过拟合问题，使得语义理解模型在遇到用户非标准表达时仍能保持较高准确率。值得注意的是，当前前沿研究正探索将自适应噪声机制与元学习结合，以动态调整噪声强度来适应不同训练阶段的需求。