マルチラベル分類はシングルラベルと比べてデータアノテーションにかかるコストが大きい。そこで、部分的にしかラベル付けされていないデータ(partial label)を用いてマルチラベルCNNを学習したい。一方でpartial labelの学習に標準的なクロスエントロピーロスを用いると、過学習や性能劣化を起こしやすい。そこで本研究では画像とラベルの類似度を考慮したエントロピーロスを提案した。