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。

Balancing Accuracy, Calibration, and Efficiency in Active Learning with Vision Transformers under Label Noise
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