该研究提出了一个框架来确定深度学习模型标签更改是否合理，并使用自适应的鲁棒性损失、数据增强框架和评估方法进行了实证评估，证明了其对一阶最近邻分类的维持一致性。

该研究提出了一个框架来确定深度学习模型标签更改的合理性，并使用自适应的鲁棒性损失进行评估。研究还开发了数据增强框架和评估方法，并证明了其在确定性标签下的一阶最近邻分类中的一致性。实证评估结果也提供了支持。