arXiv 论文提出抗目标污染与标签噪声的鲁棒流匹配方法
原文标题：Robust Flow Matching under Target Corruption and Label Noise
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该论文分析流匹配（FM）训练中目标数据污染与标签噪声两类问题：前者引入随时间增长的残差项，后者导致更新错误的类条件向量场。作者提出将污染相关残差分数映射为样本权重，分别用时间残差分数（TRS）和对比条件分数（CCS）应对两类污染。实验显示该方法在受控污染与真实噪声标签场景下均优于标准 FM 与鲁棒训练基线。
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