ラベル分布学習が分類においてより良い一般化性能を持つ理由を理解する 背景紹介 人工知能と機械学習の分野では、分類問題は研究者たちの主要なテーマの一つであり、多ラベル学習（Multi-label Learning, MLL）や単一ラベル学習（Single-label Learning, SLL）の進展に伴い、ラベル間の複雑な関係を効果的に処理することが重要な課題となっています。しかし、従来の単一ラベル学習モデルは最も関連するラベルのみに注目し、ラベル間の曖昧性や相関情報を無視する傾向があります。このような制約により、現実世界の多くの複雑な課題を解析し解決する際に障害が生じています。 この問題を解決するためにラベル分布学習（Label Distribution Learning, LDL）が提案...