本文提出了多种深度学习模型的标签噪声处理方法，包括小损失选择、无标签干扰数据集训练和数据增强策略。这些方法在图像标注和分类任务中有效提高了模型的鲁棒性，尤其在CIFAR-10和MS COCO数据集上表现优异。

该文介绍了一种深度学习神经网络的标签检查和修正方法，通过小损失选择和噪声校正的思想，训练两个不同的网络，并根据分类误差和同意误差的评估来度量数据的置信度。实验结果表明该方法优于基准方法。

该文介绍了一种深度学习神经网络的标签检查和修正方法，通过小损失选择和噪声校正的思想，度量数据的置信度。实验结果表明，该方法优于基准方法。