经典的机器学习隐含地假设训练数据的标签是从一个干净的分布中采样的，这对于真实的场景来说限制太大了。然而，基于统计学习的方法可能不能很好地训练深度学习模型。因此，迫切需要设计标签噪声表示学习(LNRL)方法对带噪声标签的深度模型进行鲁棒训练。为了充分了解LNRL，我们进行了综述。