クラス別の重み付けを行う際には、主に「分布的ロバスト最適化（DRO）」の手法を用いて、各クラスの損失のマージンを考慮することが重要です。具体的には、各クラスの損失を評価し、参照モデルに対するプロキシモデルの損失の差を計算します。この差が大きいクラスは、学習が進んでいない可能性が高く、重みを増加させるべきです。逆に、損失が小さいクラスは、すでに十分に学習されていると考えられるため、重みを減少させることができます。このようにして、クラスごとの重みを動的に更新し、全体の生成性能を向上させることが可能です。