Active-Passive-Losses项目实现了ICML 2020论文提出的归一化损失函数，用于提高深度学习模型处理噪声标签的能力。项目提供CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验配置，支持多种噪声率和噪声类型。研究者可利用此代码复现结果或将新损失函数应用于自身研究。

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。