本研究证明，基于深度神经网络的图像分类模型可以从含有数量远多于准确标签的训练数据中进行有效学习，表现出良好的测试性能提升，这种学习需要增加数据集大小作为代价。
May, 2017
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。
本研究提出了一种应对嘈杂标签的无监督半监督深度神经网络学习框架，通过在噪声图像标注中识别出标签准确度较高的部分数据，并利用半监督学习方式训练深度神经网络以更好地利用整个数据集。
Feb, 2018
本文提出了一种利用联合优化框架来学习深度神经网络参数和估算真实标签的方法，以克服在噪声标签数据集上进行训练导致性能下降的问题，实验结果表明该方法在解决CIFAR-10噪声数据集和Clothing1M数据集分类问题上优于其他最先进的方法。
Mar, 2018
本文研究神经网络的训练，证明使用梯度下降法可以在一定的噪声或污染下保证稳健性，避免过拟合。
Mar, 2019
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
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
本文综述了深度学习中标签噪声的学习问题，提供了62种最新的鲁棒训练方法，并系统性比较了六个评估指标。同时，分析了噪声估计率和评估方法，并提出了未来的几个研究方向。
Jul, 2020
本文提出一种基于限制网络输出在固定向量置换集合上的稀疏正则化策略，旨在解决标签噪声存在时常用精度损失函数容易过拟合或欠拟合的问题，结果表明该方法在存在噪声标签和类不平衡情况下能够显著提高精度和优于现有方法。
Jul, 2021
为解决对于干扰数据的过度拟合而影响泛化效果，我们提出了一种基于稀疏过参数化和隐式正则化的优化方案，通过对标签噪声进行建模和分离，实现了对于训练数据中的噪声数据清洗，最终获得了在多个真实数据集上较先进的测试结果，同时为优化过度参数化模型开辟了许多有趣的方向。
Feb, 2022