RNNを用いたマルチラベルクラス分類の手法では出力されるラベルの順番と教師情報のラベルの順番が異なる場合に，予測結果が正解しているのにもかかわらずクロスエントロピー損失関数の値が大きくなる問題がある．その問題を解決するために，ラベルを予測値の順番に合わせ順番によらない損失関数の計算方法を提案した．

MS-COCO, WIDER Attribute, PA100KデータセットでSoTA