本研究では、各トレーニング例が正確にm個の正例を含むnタプルで構成されている状況、すなわちNTMP（N-tuple with M positives）監督のもとでの弱い教師あり学習について考察しています。ここでは、タプルごとの正例のカウントmのみが観察されます。著者らは、タプル生成プロセスを隠れたインスタンスの周辺分布に結び付けることで、訓練可能な偏りのないリスク推定器（URE）を示します。固定された(n,m)からスタートし、変動するタプルサイズ、カウント、両者の組み合わせに対してUREを拡張します。また、一般化境界をRademacherの複雑さを用いて確立し、標準的な条件下での統計的一貫性を証明します。有限サンプルの安定性を向上させるために、簡単なReLU修正を導入し、理論的な裏付けと実務的な安定性を持つ目標を通じてカウントのみによる監督の効果的な活用を実証しました。