本文通过模型和数据维度处理嘈杂标签学习中的误差积累问题。引入均值点集成方法减少误差积累，选择翻转图像的损失值代替原始图像的损失值选择小损失样本。实验证明该方法在不同噪声水平下优于其他方法，并可推广给其他任务。
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