まとめ マルチラベル分類問題におけるデータ不均衡に対応する手法として、Partial Label Masking (PLM) が利用できる。同手法の概要は次の通り。 サンプルごとに各クラスに対する損失関数を確率的にマスクすることで、アンダーサンプリングに似た効果を期待する 任意の損失関数に対して適用できる マスクする確率は、分類器がそのクラスをどれだけ過剰に/過小に予測しているかに応じて決める 論文 K. Duarte, Y. Rawat and M. Shah, "PLM: Partial Label Masking for Imbalanced Multi-Label Classifica…