当我们面临大量噪声的情况时，可能首先需要去除噪声。噪声会影响信号的质量，降低数据的准确性和可用性。例如，在语音识别任务中，噪声可能导致模型难以正确识别用户的话语。因此，为了提高模型的性能，我们需要首先去掉背景噪声。

去除噪声的方法有很多种。常见的方法包括滤波器、降噪算法等。滤波器可以通过特定的频率响应来消除某些频段上的噪声，例如使用低通滤波器去除高频噪声。而降噪算法则是基于信号和噪声之间的统计特性进行估计和去除噪声。

然而，在某些情况下，我们可能需要首先填补噪声。这种情况通常出现在信号丢失或缺失的情况下。例如，在图像恢复任务中，当某些像素数据丢失或受损时，我们需要估计并填补这些缺失的像素，以恢复原始图像。

填补噪声的方法也有很多种。常见的方法包括插值、重建方法等。例如，线性插值可以通过已知像素周围的像素点来估计和填补缺失像素。而更复杂的重建方法则可以通过利用图像的纹理、结构等信息来进行更准确的填补。