Huấn luyện bền với nhãn nhiễu (Label Noise)

Một phần nhãn trong dữ liệu huấn luyện đơn giản là sai; nếu huấn luyện đủ lâu, mô hình sẽ ghi nhớ (memorise) chính những lỗi đó. Pipeline chống nhiễu nhãn có thể làm sạch (phát hiện ví dụ model tự tin bất đồng để soát lại), tái trọng số (tin ví dụ tự tin hơn), dùng loss ít trừng phạt outlier, hoặc label smoothing để model không bao giờ quá chắc chắn.