学術的背景と問題提起 ディープニューラルネットワーク（Deep Neural Networks, DNNs）の急速な発展に伴い、視覚知能システムは画像分類、物体検出、動画理解などのタスクで顕著な進歩を遂げています。しかし、これらのブレークスルーは高品質な注釈付きデータの収集に依存しており、注釈プロセスは時間がかかり、コストがかかります。この問題に対処するため、研究者は大規模なウェブデータを活用してトレーニングを行うようになりましたが、これらのデータにはノイズラベル（label noise）が含まれることが多く、これがディープニューラルネットワークの性能に悪影響を及ぼします。ノイズラベルの存在は、トレーニングデータとテストデータの分布の不一致を引き起こし、クリーンなテストデータに対するモデルの...