不均衡なラベルのデータを学習するための新しいデータサンプリング手法の提案をした。単純にクラスに関するマクロ的な情報でデータの重み付けをすると性能低下するとして、各データに対する学習難易度に関係したデータの重み付けを行った。ここで、学習難易度は予測値の変動で定義される。