欠損ラベル

マルチラベル学習における欠損ラベル問題とは、訓練データのラベル情報が不完全であることを指します。これにより、ラベル間やラベルと特徴量との関係を正確に捉えることが難しくなり、モデルの性能に影響を及ぼします。この課題では、合理的な方法を用いて欠損ラベルを補完することで、モデルの実践的な応用における堅牢性と精度を向上させることを目指しています。特に大規模なラベル空間において、この問題の解決は大きな価値があります。