Traditionelle Methoden zum Lernen bei vorhandenen verrauschten Etiketten haben Datensätze mit künstlich eingefügtem Rauschen erfolgreich bewältigt, sind jedoch weiterhin nicht in der Lage, echtes, in der Praxis auftretendes Rauschen angemessen zu behandeln. Mit der zunehmenden Anwendung von Meta-Lernen in den vielfältigen Bereichen des maschinellen Lernens haben Forscher kleinere, saubere Hilfsdatensätze genutzt, um die Trainingsetiketten meta-korrigierend zu verbessern. Dennoch nutzen bestehende Ansätze zur Meta-Etikettkorrektur ihr Potenzial nicht vollständig aus. In dieser Studie stellen wir einen verbesserten Ansatz zur Meta-Etikettkorrektur vor, abgekürzt als EMLC (Enhanced Meta Label Correction), für das Problem des Lernens mit verrauschten Etiketten (LNL). Wir überprüfen den Meta-Lernprozess neu und führen schnellere sowie genaue Meta-Gradienten-Ableitungen ein. Zudem schlagen wir eine neuartige Lehrerarchitektur vor, die explizit auf das LNL-Problem zugeschnitten ist und mit innovativen Trainingszielen ausgestattet ist. EMLC übertrifft vorherige Ansätze und erreicht state-of-the-art-Ergebnisse in allen gängigen Benchmarks. Insbesondere verbessert EMLC die bisher beste Leistung auf dem verrauschten Echtwelt-Datensatz Clothing1M um 1,52 %, wobei pro Epoch nur die Hälfte der Rechenzeit benötigt wird und die Konvergenz des Meta-Zielfunktionals deutlich schneller erfolgt im Vergleich zur Baseline-Methode.