本文では、機械学習システムにおける誤ラベリングデータの問題とその対策としての誤ラベリングインスタンスの検出方法について論じられています。特に、基礎となる機械学習モデルのキャリブレーションが、誤ラベリングされたインスタンスの検出精度と頑健性を向上させることが示されています。著者たちは、キャリブレーション手法を用いることで、産業応用において実用的かつ効果的な解決策を提供することができると述べています。誤ラベリングデータは実世界のアプリケーションにおける機械学習システムの性能を損なうため、その検出と特別な処理（フィルタリングや再ラベリング）が重要であると強調されています。