本研究提出了一种新样本选择方法，针对噪声标签下的图像分类，能够有效识别正确标记的困难样本。通过跟踪模型预测置信度的变化，提高了样本选择的精度和召回率，实验结果表明该方法显著提升了噪声标签学习的性能。

本研究提出了一种名为MoXI的方法，用于理解图像分类器的行为。该方法通过识别具有高预测置信度的像素，考虑了像素之间的相互影响和合作影响。实验证明，MoXI方法比其他可视化方法更好地识别出对模型输出有高度贡献的像素。同时，本研究还解决了计算成本的问题。