過剰パラメータ化されたネットワークを用いて、モデル予測とノイズ回復の協調を図ることで、ノイズラベルの影響を効果的に軽減する。
ノイズラベルを持つ大量のサンプルから、ノイズの影響を受けにくい特徴表現を学習する手法を提案する。ペアワイズの類似度分布に基づいてサンプルを清潔なサンプルとノイズサンプルに分割し、清潔なサンプルを教師あり学習、ノイズサンプルを教師なし学習に活用することで、ノイズの影響を受けにくい特徴表現を学習できる。
