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#290
summarized by : 山縣英介
どんな論文か？
ラベルノイズに対して頑強なネットワークを学習する新しい手法（MLC）を提案．従来法と異なりhuman-in-the-loopではないにも関わらずSOTAとcomparableな結果．
新規性
従来はラベルを劣化させるnoise transition matrixをpriorに基づいて学習していたのを，提案手法はメタ学習でデータから直接学習．
結果
CV dataset(MNIST, CIFAR, Clothing1M), NLP dataset(Twitter)でcomparableかつ一部SOTA.
その他（なぜ通ったか？等）
priorを必要とせずデータから直接学習できることの実用性とpriorを必要とする従来法に比べても遜色ない精度．
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