确认偏差

面向噪声标签学习的去偏样本选择

Debiased Sample Selection for Learning with Noisy Labels

针对小损失假设下的类别级与实例级确认偏差，MDA 通过调整预测类别分布使其趋于均匀来公平选样，CCS 利用训练动力学剔除疑似真实标签以抑制错误记忆；两者均为即插即用模块，可直接嵌入现有样本选择器或 LNL 流程，用于提升含噪数据训练的图像分类模型。