本研究分析了噪声标签对离线对齐的影响，探讨了隐私与抗对抗破坏之间的互动，发现局部差分隐私在遭受破坏时面临更大挑战，推动了相关理论的发展。

本研究提出了一种新样本选择方法，针对噪声标签下的图像分类，能够有效识别正确标记的困难样本。通过跟踪模型预测置信度的变化，提高了样本选择的精度和召回率，实验结果表明该方法显著提升了噪声标签学习的性能。

本研究提出FedEFC方法，旨在解决联邦学习中的噪声标签问题，减轻数据异质性和通信限制对模型性能的影响，从而显著提升复杂环境下的表现。

本研究提出了一种名为ConFrag的新方法，旨在解决噪声标签的回归问题。通过将数据转化为不连贯片段对，ConFrag提高了样本选择的准确性，并在处理标签噪声时表现优异，超越了十四个基线方法，展现出强大的鲁棒性。

该研究提出了TMLC-Net，一种新颖的可转移元学习框架，旨在应对噪声标签对深度学习模型的影响。实验结果表明，TMLC-Net在准确性和鲁棒性方面优于现有方法，具有广泛的应用潜力。

本研究探讨在仅有噪声标签的情况下进行一致性预测（CP）校准的方法。提出了一种灵活的估计无噪声一致性阈值的方法，该方法不依赖于数据分布或分类器机制。实验结果表明，该方法在多个图像分类数据集上优于现有的噪声标签处理方法。

本研究提出了一种名为梯度一致性过滤（GAF）的方法，以提高分布式深度学习优化中的模型鲁棒性。该方法通过计算微梯度的余弦距离，过滤冲突更新，减少梯度方差，提升验证准确率，并显著降低噪声标签的记忆现象。

本研究探讨了噪声标签对深度神经网络性能的影响，并分析了现有标签修复方法中的语义污染问题。提出了一种新方法——协同交叉学习，通过半监督学习提取适当的语义关联。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有技术，有效减轻了标签噪声和语义污染的影响。

本研究提出了一种新的分布一致性引导的多模态哈希（DCGMH）方法，旨在解决多模态哈希中的噪声标签问题。该方法通过识别分布一致性模式，有效过滤和重构噪声标签，从而提升检索性能。实验结果表明，DCGMH在多模态检索任务中优于现有方法。

本研究提出了ClipFL框架，旨在改善联邦学习中噪声标签的处理效果。通过评估客户端在干净验证数据集上的表现，ClipFL能够识别并排除表现不佳的客户端，从而显著提高准确性、加快收敛速度并降低通信成本。

本研究提出了一种新算法，针对多标签数据流中的噪声标签问题，通过建模标签评分和排名提高准确性，并检测标签分布变化以适应概念漂移。实验结果表明，该方法在处理噪声和标签分布变化时效果显著。

本综述回顾了应对噪声标签的深度学习方法的演变，研究了不同的噪声模式，并提出了一种由现实世界数据引导的算法来生成合成标签噪声模式，并评估了一些典型的噪声鲁棒方法。

本文研究了在多模态学习框架中，利用噪声标签对语义分割模型进行预训练的潜力。通过交叉模态样本选择方法，确定噪声标签采样，并验证了该方法在遥感图像分割中的有效性。

本文研究了在有噪声标签的情况下，过度参数化的深度神经网络的正则化方法。实验结果表明，通过参数与初始化之间的距离和为每个训练示例添加一个可训练的辅助变量，可以有效提高模型的泛化性。泛化误差的上界独立于网络的大小，可达到无噪声标签情况下的水平。

该文章介绍了一种记忆一致性引导的分治学习框架（MCDL），通过引入两个内存库记录未标记数据的历史预测，利用预测一致性衡量每个样本的可信度，并设计了分治学习策略来充分利用未标记数据的区分性信息，减小噪声标签的负面影响。实验证明该方法在通用图像识别和语义转换任务中具有广泛性和优越性。

FlexSSL是一个半合作的游戏，解决半监督学习中标签可观察性问题，利用标注和未标注数据，通过理论推导证明了与噪声标签上的损失重新加权的联系，通过评估不同任务，证明了FlexSSL可以提高半监督学习算法的性能。

该文介绍了一种新的联邦学习方案，通过交换类别的中心来保持一致的决策边界，实现了在网络中使用带有给定噪声的标签的一致决策边界。同时，还提出了选择有自信的样本来更新模型以及全局引导的伪标签方法来更新不自信的样本标签。实验证明，该方法在使用有噪声的标签的联邦学习中非常有效。