クリーンな補助データセットやノイズに関する仮定に依存せず、3種類のロス関数を組み合わせてラベル誤りを訂正する手法を提案。

CIFAR-10, CIFAR-100, Clothing1Mの各ベンチマークで評価。各データセットに対してSOTAの性能を達成。また、ラベル誤りが無い場合に適用しても悪影響を生じず、精度を向上させることを示した。