该论文提出了一种使用无标签干扰数据集训练深度卷积神经网络的新型框架。通过无向图模型描述干净和嘈杂标签之间的关系，并在监督学习中学习该模型。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减少标签噪声的效果。

该论文提出了一种新型框架，使用无标签干扰数据集训练深度卷积神经网络，并使用无向图模型描述干净和嘈杂标签之间的关系。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减少标签噪声的效果。

该论文提出了一种新型框架，使用无标签干扰数据集训练深度卷积神经网络，通过无向图模型描述干净和嘈杂标签之间的关系，并在监督学习中学习该模型。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减少标签噪声的效果。