本文提出了多种处理标签噪声的方法，包括超集学习框架、数据奇异值分解、类平衡采样策略和元过渡学习策略。这些方法旨在提高深度学习模型在噪声标签情况下的鲁棒性，实验结果表明在合成和真实数据上均有效改善了学习性能。
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