本文研究了应对 “学习有噪音标签” 问题的多种数据增广策略，通过在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 Clothing1M 等数据集上的实验，发现在 warm-up 阶段和学习阶段使用不同的增广策略能够最有效地提高 DNNs 的鲁棒性，同时也提出了一种关于样本筛选的增广方法，该方法在对真实噪音数据集进行处理时比其他基线方法取得了更好的结果。

Mar, 2021

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

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

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

该研究介绍了一种利用特征空间中训练样例的相似性，鼓励每个样例预测与其最近邻居相似的学习方法，用于从带有噪声标签的数据中学习，并且在多个数据集上展现出良好的分类精度。

Feb, 2022

本研究提出了一种基于类别惩罚标签的强有力标准，通过平均预测置信度我们得到了适当的惩罚标签，在各个观察到的标签中达到高值，以强化对数量噪声标记的惩罚。在各种场景中，使用这些标准进行样本选择，相比现有方法，网络的学习过程对噪声标签变得更加稳健。

Jul, 2021

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

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