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部分ラベルマスキング

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田中専務

拓海先生、最近部下から「データの偏りでAIがちゃんと動かない」と言われて困っているのですが、論文で何か良い手法はありますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！多くの実務データは「一部のラベルだけが頻出で他は希少」という偏りがあり、それが原因でAIが頻出クラスばかり正確に判断してしまう問題がありますよ。

田中専務

要するに、よく見るラベルとほとんど見ないラベルで学習が偏って、現場で使える精度が出ないと。これってうちの在庫データとか検査データにも当てはまるのですか。

AIメンター拓海

大丈夫、現場データの典型的な悩みですよ。今回の論文はPartial Label Masking、略してPLMという手法で、学習時にラベルを確率的に見えなくしてバランスを取るという発想です。

田中専務

ラベルを隠す？それはデータを減らすことにならないのですか。投資対効果を考えると無駄なことは避けたいのですが。

AIメンター拓海

良い疑問です。結論を先に言うと、データを丸ごと削るのではなく、学習時の

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