该文综述噪声标签学习（LNL）研究，涵盖邻域集合估计以清除噪声标签并保留干净样本、新型噪声BadLabel及对抗鲁棒方法、联合建模标签与标注者质量以优化众包标注、带噪声源分布知识的学习（性能提升5-15%）、联合优化估计真实标签、整合逻辑规则的Logic-LNCL、元学习标签纠正EMLC及噪声容忍训练算法、半监督框架筛选高准确度数据，以及应对细粒度噪声标签的SNSCL。

本文提出了一种替代经验风险最小化的方法，通过处理输入扰动来实现可靠结果。利用控制理论的工具来开发和理解机器学习，将深度神经网络解释为控制系统离散化。文章提供了鲁棒训练的新解释，并在低维分类任务上进行了测试。