本研究提出了一种新的“噪声早停”方法，解决了在存在噪声标签的数据集上训练神经网络分类器时过拟合风险增加的问题。该方法通过监测噪声数据集上的准确性来实现早停，降低了早停实现的成本，并在标准基准测试中证明了其强大的性能。

DistillCSE框架通过自学习和知识蒸馏实现对比学习，提供额外的监督信号，学习到更强的模型。DistillCSE在标准基准测试上表现优越，超越其他方法。