本文提出了一种训练深度网络抵抗标签噪声的方法，通过引入非线性处理层（噪声模型）来将标签噪声的统计模型化到卷积神经网络中，通过实验证明这种方法使得 CNN 可以学习到更好的句子表示，即使在极端的标签噪声情况下仍然很稳健。同时，本文发现正确的噪声模型初始化和正则化对训练结果至关重要，而和图像分类不同的是，改变 batch size 并不会对分类性能有明显影响。

Mar, 2019

本文针对网络训练时噪声标签的问题，提出了一种基于交叉验证和合作训练策略的解决方法，成功提高了深度神经网络在合成和实际噪音数据集下的泛化性能。

May, 2019

本论文探究了在实际情况中，数据标注不可避免地有可能存在噪声标签的情况下，利用引入噪声层的方法，在 Convolutional Network 模型上进行判别性训练以获得更好的性能。同时在多个数据集上进行了实验，包括在 ImageNet 分类基准测试上的大规模试验。

Jun, 2014

本文提出了一种基于深度神经网络的预测不确定性来识别训练数据中存在的噪声标签并通过迭代程序实现清洗的方法，该方法在 CIFAR-10 和 CIFAR-100 上有良好的性能表现。

May, 2019

本文介紹關於使用深度學習算法處理帶有噪聲標籤的問題，針對噪聲建立噪聲模型和使用魯棒損失、正則化等方法建立魯棒算法兩種子群進行了綜述。

Dec, 2019

本文介绍了一种新颖的深度学习框架，包括基于词汇表的方法用于句子级别情感标签预测。我们首先应用语义规则，然后使用深度卷积神经网络（DeepCNN）进行字符级嵌入，以增加词级嵌入的信息。然后，双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）从词级嵌入中产生句子级特征表示。我们在三个 Twitter 情感分类数据集上评估了我们的方法。实验结果表明，我们的模型可以提高 Twitter 社交网络中句子级情感分析的分类准确性。

Jun, 2017

提出了一种新的深度自学习框架，用于在真实嘈杂的数据集上训练鲁棒性网络，无需额外的监督，并且与大多数现有方法不同，它不依赖于嘈杂标签分布的任何假设，具有更好的性能。

Aug, 2019

该论文提出了一种基于无标签干扰数据集训练深度卷积神经网络的新型框架，并使用一个无向图模型来描述干净和嘈杂标签之间的关系，在监督学习过程中学习这个模型。该模型在图像标注问题上应用，并在 CIFAR-10 和 MS COCO 数据集上展示出有效的标注效果和在训练中实现了减少标签噪声的效果。

May, 2017

本文提出一种噪声容忍的训练算法，其中在传统梯度更新之前进行元学习更新来模拟实际训练。通过生成合成噪声标签进行训练，该元学习方法训练模型，以便在使用每个设置的合成噪声标签进行一次梯度更新后，模型不会过度拟合特定的噪声，从而提高深度神经网络的性能。

Dec, 2018

本文提出了一种基于深度卷积神经网络的视觉情感概念分类方法，其中视觉情感概念是从网络照片的标签中自动发现的形容词名词对。通过 nearly one million Flickr images 数据集的训练，该深度 CNN 模型 SentiBank 2.0 显著提高了注释准确性和检索性能。

Oct, 2014