論文の概要: LAF-Based Evaluation and UTTL-Based Learning Strategies with MIATTs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.20944v1
• Date: Wed, 22 Apr 2026 15:47:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.110734
• Title: LAF-Based Evaluation and UTTL-Based Learning Strategies with MIATTs
• Title（参考訳）: MIATTを用いたLAFに基づく評価とUTTLに基づく学習戦略
• Authors: Yongquan Yang,
• Abstract要約: 多くの実世界の機械学習(ML)アプリケーションでは、真のターゲットは曖昧さや主観的情報のために正確に定義できない。 実世界において、与えられたMLタスクの真のターゲットが客観的に存在しないという仮定の下で、EL-MIATTsフレームワークが提案されている。 LAFに基づく評価アルゴリズムとMIATTを用いたUTTLに基づく学習戦略の2つの補完メカニズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0885838435144963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many real-world machine learning (ML) applications, the true target cannot be precisely defined due to ambiguity or subjectivity information. To address this challenge, under the assumption that the true target for a given ML task is not assumed to exist objectively in the real world, the EL-MIATTs (Evaluation and Learning with Multiple Inaccurate True Targets) framework has been proposed. Bridging theory and practice in implementing EL-MIATTs, in this paper, we develop two complementary mechanisms: LAF (Logical Assessment Formula)-based evaluation algorithms and UTTL (Undefinable True Target Learning)-based learning strategies with MIATTs, which together enable logically coherent and practically feasible modeling under uncertain supervision. We first analyze task-specific MIATTs, examining how their coverage and diversity determine their structural property and influence downstream evaluation and learning. Based on this understanding, we formulate LAF-grounded evaluation algorithms that operate either on original MIATTs or on ternary targets synthesized from them, balancing interpretability, soundness, and completeness. For model training, we introduce UTTL-grounded learning strategies using Dice and cross-entropy loss functions, comparing per-target and aggregated optimization schemes. We also discuss how the integration of LAF and UTTL bridges the gap between logical semantics and statistical optimization. Together, these components provide a coherent pathway for implementing EL-MIATTs, offering a principled foundation for developing ML systems in scenarios where the notion of "ground truth" is inherently uncertain. An application of this work's results is presented as part of the study available at https://www.qeios.com/read/EZWLSN.
• Abstract（参考訳）: 多くの実世界の機械学習(ML)アプリケーションでは、真のターゲットは曖昧さや主観的情報のために正確に定義できない。 この課題に対処するために、与えられたMLタスクの真のターゲットが現実の世界に客観的に存在しないという仮定の下で、EL-MIATT(Evaluation and Learning with Multiple Uncurate True Targets)フレームワークが提案されている。 本稿では, EL-MIATTの実装において, LAFに基づく評価アルゴリズムと, MIATTを用いたUTTL(Undefinable True Target Learning)に基づく学習戦略の2つの相補的なメカニズムを開発する。 まず、タスク固有のMIATTを分析し、そのカバレッジと多様性がどのように構造的特性を判断し、下流の評価と学習に影響を与えるかを検討する。 この理解に基づいて,従来のMIATTか,あるいはその合成した3つのターゲット上で動作し,解釈可能性,音質,完全性のバランスをとるLAF基底評価アルゴリズムを定式化する。 モデル学習では,Dice とクロスエントロピー損失関数を用いた UTTL-grounded learning strategy を導入し,ターゲット毎と集約最適化方式を比較した。 また、LAFとUTTLの統合が論理的意味論と統計的最適化のギャップを埋める方法について論じる。 これらのコンポーネントは、EL-MIATTを実装するための一貫性のある経路を提供し、"地下真実"の概念が本質的に不確実なシナリオにおいて、MLシステムを開発するための原則化された基盤を提供する。 この研究の結果はhttps://www.qeios.com/read/EZWLSN.comで公開されている。

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