关于标签噪声表示学习相关论文的最新汇总在此(label-noise-papers)

简介：
简介：本文档提供了关于标签噪声表示学习领域最新的研究论文汇总，帮助研究人员快速了解该领域的最新进展和研究成果。 标签噪音纸存储库包含了在我们的调查“标签噪声表示学习的概览：过去、现在和未来”中提到的所有关于LNRL（Label Noise Representation Learning）的相关论文。我们将定期更新此列表，以包含新的LNRL研究文献。如果发现这些资料对你有帮助，请引用我们的文章。 @article{han2020survey, title={A survey of label-noise representation learning: Past, present and future}, author={Han, Bo and Yao, Quanming and Liu, Tongliang and Niu, Gang and Tsang, Ivor W and Kwok, James T and Sugiyama, Masashi}, year={2021} } 在LNRL领域中，内容记忆、效果自我训练和共同训练是当前的研究热点。此外，“超越记忆”也是未来可能的发展方向之一。 我们的研究展望了LNRL的未来发展，并探讨了一些新的可能性。