Papers with Code · CC BY-SA 4.0

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아카이브 평가 51건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
DM	Accuracy 73.3%	Derivative Manipulation for General Example Weighting 2019-05-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
CCE (SimCLR)	Accuracy 73.27%	Contrastive Learning Improves Model Robustness Under Label Noise 2021-04-19	코드 1
CORES2	Accuracy 73.24%	Learning with Instance-Dependent Label Noise: A Sample Sieve Approach 2020-10-05	코드 1
IMAE	Accuracy 73.2%	IMAE for Noise-Robust Learning: Mean Absolute Error Does Not Treat Examples Equally and Gradient Magnitude's Variance Matters 2019-03-28	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
Robust f-divergence	Accuracy 73.09%	When Optimizing $f$-divergence is Robust with Label Noise 2020-11-07	코드 1 · 코드 2
LCCN	Accuracy 73.07%	Safeguarded Dynamic Label Regression for Generalized Noisy Supervision 2019-03-06	코드 1
DMI	Accuracy 72.46%	L_DMI: A Novel Information-theoretic Loss Function for Training Deep Nets Robust to Label Noise 2019-12-01	연결 없음
DMI	Accuracy 72.46%	L_DMI: An Information-theoretic Noise-robust Loss Function 2019-09-08	코드 1 · 코드 2
BARE	Accuracy 72.28%	Adaptive Sample Selection for Robust Learning under Label Noise 2021-06-29	코드 1
Joint Opt.	Accuracy 72.23%	Joint Optimization Framework for Learning with Noisy Labels 2018-03-30	코드 1
LRT	Accuracy 71.74%	Error-Bounded Correction of Noisy Labels 2020-11-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SPR	Accuracy 71.16%	Scalable Penalized Regression for Noise Detection in Learning with Noisy Labels 2022-03-15	코드 1
MASKING	Accuracy 71.1%	Masking: A New Perspective of Noisy Supervision 2018-05-21	코드 1 · 코드 2
SCE	Accuracy 71.02%	Symmetric Cross Entropy for Robust Learning with Noisy Labels 2019-08-16	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
DY	Accuracy 71%	Unsupervised Label Noise Modeling and Loss Correction 2019-04-25	코드 1 · 코드 2
SEAL	Accuracy 70.63%	Beyond Class-Conditional Assumption: A Primary Attempt to Combat Instance-Dependent Label Noise 2020-12-10	코드 1 · 코드 2
JoCoR	Accuracy 70.3%	Combating noisy labels by agreement: A joint training method with co-regularization 2020-03-05	코드 1 · 코드 2
CoT	Accuracy 70.15%	Co-teaching: Robust Training of Deep Neural Networks with Extremely Noisy Labels 2018-04-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
GCE	Accuracy 69.75%	Generalized Cross Entropy Loss for Training Deep Neural Networks with Noisy Labels 2018-05-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
D2L	Accuracy 69.47%	Dimensionality-Driven Learning with Noisy Labels 2018-06-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
CCE	Accuracy 68.94%	Adaptive Sample Selection for Robust Learning under Label Noise 2021-06-29	코드 1