本文探讨了网络训练中的噪声标签问题，提出了多种提升深度神经网络泛化性能的方法，包括基于交叉验证的标签重标记、噪声分类器算法、数据剪枝算法和元学习更新。这些方法在多个数据集上取得了显著的性能提升，验证了其有效性。
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