提案されたMQRLとMRLと直接IQスコア回帰に関する比較から得られる洞察は何ですか？
MQRL vs MRL: MQRL（Marginal Quality Ranking Loss）は通常のMRL（Margin Ranking Loss）よりもGT分布間隔情報へ重点を置いて学んだ結果、「ランク付け」情報だけでは不十分だったMRLガイド付きランカーでも「弱すぎ」「強すぎ」という予測誤差範囲内外問題解決しました。
直接IQスコア回帰: 直接IQスコア回帰ではGT分布バイアス学習課題消耗多く全体的パフォーマンス低下要因。一方MRLガイド付きランカーでは正確値学ばせ難易度和らげ「ランク付け」情報利点有りました。
以上からMQRL手法導入後、「ランク付け」と「範囲推定」両面重要性把握し最適解探索進めました。