先行研究ではモデルの予測の期待値を用いた損失関数で、ラベルの間違い（noisy label）に対処しているが、共分散の情報を用いるCALを提案した。また、共分散項が完全に推定できないより現実的なケースについての理論も示している。CIFAR10/100, Clothing-1Mで効果を示した。