该研究提出了一种通用的方法来处理噪声和不完整标记，通过增强具有一致性概念的预测目标，实现相似感知的相同预测。在多个数据集上的实验表明，该方法可以显著提高模型的标签鲁棒性和识别准确率，同时对未标记面部图像也有较好的效果。

Dec, 2014

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

通过使用混合模型从局部损失分布学习样本权重，我们提出了一种利用合成样本训练模型的框架来减轻噪音标签影响，并通过逐渐修正噪音标签估计软目标，得到了更为准确的近似真实标签和更加独立和清晰界定的聚类，实验证明我们的方法在两个基准数据集 (CIFAR-10 和 CIFAR-100) 及两个大规模真实世界数据集 (Clothing1M 和 Webvision) 上优于现有技术方法且具备可靠的学习表达能力。

Jun, 2024

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

该论文提出了一种全新的训练深度神经网络的方法，在标签噪音的情况下拥有高稳健性，通过利用小的可信集合来估计样本权重和伪标签以重复使用它们进行监督训练。该方法在各种类型的标签噪声和大规模真实世界标签噪声数据集上取得了最新的最优表现。

Oct, 2019

利用深度神经网络记忆清晰样本更早的现象，发展一种统计学方法，根据集成学习动态数据中干净和嘈杂数据的差异，改善了噪声标记估计，噪声过滤和指导分类的方法。

Oct, 2022

This paper proposes a method to improve the robustness of deep learning models in the presence of noisy labels by utilizing unsupervised learning and cluster regularization.

Jul, 2023

提出了一个深度学习神经网络的标签检查和修正方法，该方法结合了小损失选择和噪声校正的思想，采用两个不同的网络来通过小损失选择方法训练，并根据两网络的分类误差和同意误差的评估来度量训练数据的置信度，在真实和人工数据集上测试表明该方法优于基准方法。

Feb, 2022

本文提出了一种利用相似标签样本选择的自训练深度神经网络的方法，可有效降低错误伪标签产生的噪声影响，并均衡自训练过程性能提高和时间效率优化的关系。

Jan, 2023

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