数字错误在计算机程序中常见，特别是在高性能计算和深度学习应用中。高性能计算应用使用双精度浮点数减少错误，而神经网络应用使用单精度浮点数。然而，神经网络在训练时若没有提高对数字错误的鲁棒性，部署时可能受到影响。
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