本研究分析了视觉变压器在标签噪声条件下的表现，结果显示大模型在分类准确性和校准效果上优于小模型，为资源受限环境的应用提供了指导。

本研究提出了两种新算法，解决持续学习中的标签和实例噪声问题。通过构建噪声容忍的重放缓冲区，实验证明这些方法在噪声环境下显著提高了分类准确性，并有效减少了遗忘现象。

本研究探讨了多标签分类中的标签噪声问题，提出了一种新的后纠正方法，利用深度生成技术建模标签噪声。结果表明，该方法在多种噪声标签设置下有效提高了预测准确性，优于现有方法。

本文提出了一种无监督的实时元损失重新加权方法，旨在解决高质量标签创建的高成本及标签中的错误和模糊性。该方法在自然语言处理任务中表现优异，特别是在对话建模中有效减轻标签噪声和类不平衡问题，提升模型性能。

本研究探讨了图神经网络在标签噪声下的鲁棒性，揭示了模型在特定条件下的失败模式，并提出了两种训练策略以增强鲁棒性，提升噪声环境中的表现。

本研究探讨了带标签噪声的预训练模型对随机梯度下降的影响，结果表明预训练在噪声环境中促进复杂特征学习，提升模型性能，并帮助梯度下降找到替代最小值，增强学习能力。

本研究提出了一种新的训练框架“循环保形方法”（CitL），旨在解决大规模数据集中类别不平衡和标签噪声问题。该方法通过评估样本不确定性、调整权重和剔除不可靠示例，提高模型的鲁棒性和准确性。实验结果表明，CitL在噪声和不平衡数据集中的分类准确率提高了6.1%。

本研究提出了一种深度弃权分类器（IDAC），旨在解决图像基础的诊断决策支持系统中的标签噪声问题。IDAC通过集成噪声水平估计，展现出比传统分类器更强的噪声鲁棒性，为开发准确可靠的诊断系统提供了新工具。

本文研究了深度学习中预训练对模型鲁棒性和不确定性预测的影响，提出了对抗性预训练方法和轻量级调节方法（NMTune），以减轻标签噪声对模型性能的影响。研究表明，预训练中的噪声虽然能提升域内性能，但会损害域外性能，强调了优化模型和理解噪声特性的必要性。

本文研究了复制移动伪造检测算法的性能，利用多种特征集进行实验，发现基于关键点和块的特征集合在噪声和下采样情况下表现良好。同时探讨了标签噪声对二分类模型的影响，强调准确估计伪阳性率的重要性。此外，研究了活体检测模型在跨数据库场景下的表现，并提出了新型认证防御技术CrossCert，以确保认证样本的安全性。

本文综述了深度学习中处理标签噪声的多种方法，如质量嵌入模型、对抗加性噪声网络（CAN）和基于特征嵌入的LEND方法。这些方法有效提高了分类器的鲁棒性和准确性，特别是在图像分类任务中，通过识别高准确度标签和优化训练过程，显著改善了模型性能。

本文介绍了一种名为“条件重放”的持续分类学习方法，通过以类为条件生成样本和标签。与“边际重放”和“弹性权重合并”方法相比，该方法在MNIST和FashionMNIST数据集上表现出更高的有效性。此外，研究了经验重放在强化学习中的应用，提出了应对标签噪声和模糊数据流的方法，显著提高了任务准确性并减少了遗忘现象。

本文提出了针对联邦学习中标签噪声的解决方案，包括FedCorr、FedCNI和FedNoRo等框架，旨在提高模型在嘈杂标签环境下的鲁棒性和训练稳定性。实验结果表明，这些方法在多个数据集上表现优异，有效应对标签噪声和类别不平衡问题。

本文介绍了一种结合EM算法和众包技术的神经网络训练模型，能够从多个标注者的嘈杂标签中进行有监督学习，捕捉标注者的可靠性和偏见。研究提出了多种方法来处理标签噪声和稀疏性问题，优化标注资源，提升分类器性能，并在多个领域取得了优异结果。

本文介绍了多种无监督域自适应方法，包括动态加权学习（DWL）、无监督域自适应学习实例加权（LIWUDA）和基于迭代自训练的框架。这些方法通过调整权重、解决标签噪声和类别不平衡等问题，提升了模型在不同数据集上的性能，展示了在计算机视觉领域的有效性。

本文提出了一种新的对比学习方法，通过结合开放集样本与闭集样本，提高模型在标签噪声下的准确性和鲁棒性。研究还介绍了正则化方法和新的迭代学习框架，以解决嘈杂标签问题，实验结果表明该方法在开放集和闭集分类中表现优异。

该研究探讨了标签噪声分类器的稳健性，提出通过对抗机器学习和重要性重新加权技术提高模型对噪声数据的抵抗能力。文章综述了深度学习中处理噪声标签的最新方法，分析了鲁棒性评估的关键技术，并提出未来研究方向。此外，研究还提出了一种噪声容忍的训练算法，以提升深度神经网络在噪声标签下的性能。

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。