教師データの質は、機械学習モデルの性能に直接的な影響を与えます。FPMTモデルにおいても、ラベル付きデータの質が低い場合、モデルは誤った学習を行い、最終的な予測精度が低下する可能性があります。特に、擬似ラベルを生成する際に、低品質なデータが混入すると、モデルの学習過程において不正確な情報が伝播し、過学習やバイアスの原因となります。したがって、教師データの質を向上させるための手法、例えばデータクリーニングやラベルの再評価、さらには高信頼度の擬似ラベル生成のための新たな基準の導入が必要です。これにより、FPMTモデルの性能を最大限に引き出すことができるでしょう。