顔画像データセットにはラベルノイズが多く含まれており学習に悪影響を及ぼすため除去したい。先行研究では、ラベルノイズを除去するためのモデル学習にさらにラベル付きデータが必要であり、これらのドメインが異なっていればうまくラベルノイズ除去できない。そこで、本研究ではメタ学習を利用しドメインギャップの観点からラベルノイズ除去をするAdaptive Meta Cleanerを提案する。