该文章提出了对手感知部分标签学习方法，通过引入对手标签提高预测标签可靠性。作者还提出了ATM算法实现分类器和风险函数一致性。实验结果显示该方法在CIFAR10、CIFAR100和CUB200数据集上鲁棒性高。

简化的平均与稳健的基于嘈杂部分标签的识别
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