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#179
summarized by : Anonymous
どんな論文か？
従来のPU Learning(uPU, nnPU)では、ラベルなし例をNクラスへ識別する傾向があった。そこで、予測クラスをclass priorへ近づけるようにし、汎化性能を高めた。
新規性
ラベルなし例の予測をclass priorへ近づけるためのロス。
結果
従来手法10種と比較して、3つのデータセットで性能向上を確認した。
その他（なぜ通ったか？等）
従来手法との比較やハイパーパラメータに対するablation studiesを行ったため
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