该论文提出了SVAM框架，用于在训练数据中对手标签污染的情况下学习广义线性模型。SVAM扩展到多个任务，并具有新颖的方差缩减技术。SVAM在鲁棒回归和分类问题上表现出优异性能。

Verifix: 通过验证样本改善标签噪声鲁棒性的后训练纠正
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