本文提出了一种新的对比学习方法，通过结合开放集样本与闭集样本，提高模型在标签噪声下的准确性和鲁棒性。研究还介绍了正则化方法和新的迭代学习框架，以解决嘈杂标签问题，实验结果表明该方法在开放集和闭集分类中表现优异。
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