深層学習アプローチを用いた画像分類における雑音ラベル処理の包括的な調査を行い、半教師あり学習に基づくアプローチが雑音ラベル処理において優れていることを示す。また、頑健なアルゴリズムを設計するために提案された様々な雑音パターンについても概説する。さらに、実世界のデータに基づいた合成雑音パターンを提案し、それを用いた新しい雑音ベンチマークを構築する。
