使用訓練好的模型，得到**結果和標註結果比對，不一樣的可能為noise 的資料
缺點：需要有訓好的模型，模型不能過擬合
度量：所有訓練epoch 的標註位置的值與其他位置的最大值的差值的平均。
標註位置的值與其他位置的最大值的差值的平均：越大說明標註越正確，越小或者為負數說明不正確。
所以通過選擇乙個閾值得到noise樣本。
作者使用閾值方法是自適應的：
思想：aum小的或者為負數的是標註錯誤的樣本，那麼就構造一組這樣的樣本即可。構造樣本類別為c+1類別。
選擇總樣本的c+1分之一，將這些樣本歸位c+1類，那麼這些類都是錯誤的了，利用這些樣本訓練得到的aum, 取99%分位點作為閾值。
總體流程如下：
1、取乙個n/c+1子集, 標註為c+1
2、該子集和剩餘的資料作為訓練集
3、訓練直到第一次學習率下降，計算所有資料的aum，
4、取99%分為點作為閾值
5、使用閾值得到剩餘資料的雜訊資料。
可以看出，一次流程找出的為剩餘資料的雜訊，所以上述流程需要反覆執行，這樣可以找到所有資料的雜訊。
identifying mislabeled data using the area under the margin ranking
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