混合サンプルデータ拡張の効果はクラスに依存する

混合サンプルデータ拡張(MSDA)は、一部のクラスの性能を向上させる一方で、他のクラスの性能を低下させる、クラス依存性を持つことが明らかになった。この問題に取り組むため、DropMixと呼ばれる新しい手法を提案し、クラス依存性を軽減しつつ全体的な精度も向上させることができた。