CPSampleは大規模なデータセットにも適用可能ですが、いくつかの課題があります。まず、大規模データセットでは、分類器を訓練する際に必要な計算リソースが増加します。特に、分類器が高い精度を持つためには、十分なデータと計算能力が必要です。また、データセットが大きくなると、ランダムなバイナリラベルを付与する際に、ラベルのバランスを保つことが難しくなる可能性があります。さらに、訓練データに重複が多い場合、CPSampleの効果が減少することがあります。これらの課題を克服するためには、効率的な分類器の設計や、データの前処理手法（例えば、重複データの削除やデータの変換）を検討する必要があります。