경험적 파이프라인(empirical pipeline)의 초기 고재현율(high-recall) 단계는 어떤 항목이 이후의 검토, 레이블링(labelling) 또는 모델링(modelling) 단계로 넘어갈지를 결정하며, 여기서 놓친 관련 항목들은 이후의 모든 단계에서 손실됩니다. 우리는 이 놓친 관련 질량(relevant mass)이 작다는 것을 유한 샘플 유효성(finite-sample validity)을 통해 인증하기 위해 얼마나 많은 감사 레이블(audit labels)이 필요한지 연구하며, 우리의 주요 결과는 이 문제의 레이블 복잡도(label complexity)를 규명합니다. 먼저, 우리는 후보 집합(candidate set) 내부의 레이블만을 사용하는 어떠한 절차도 놓친 질량에 대해 비자명한(non-trivial) 경계값을 인증할 수 없음을 보여줍니다. 즉, 감사는 회복되지 않은 관련 항목이 존재할 수 있는 유일한 영역인 제외된 풀(excluded pool)을 샘플링해야 합니다. 그런 다음 우리는 이에 상응하는 유한 코퍼스(finite-corpus) 하한(lower bound)을 증명합니다. 관련 항목이 존재하지 않을 때 높은 확률로 $m$개 미만의 놓친 관련 항목을 인증하는 모든 유효한 감사는, 적응형(adaptive)이며 포함된 풀(included pool) 전체에 레이블을 붙이는 것이 허용되더라도, $N_0/m$ 차수의 제외된 풀 레이블을 조사해야 합니다. 따라서 제외된 풀 감사(Excluded-pool auditing)는 제로-미스(zero-miss) 영역에서 놓친 질량 인증을 위해 단순히 편리한 것이 아니라 미니맥스 속도 최적(minimax rate-optimal)입니다. 이러한 특성화를 바탕으로, 우리는 점근적 근사(asymptotic approximation) 대신 이항 및 초기하 역전(binomial and hypergeometric inversion)을 사용하여 놓친 질량을 인증하고, 이를 투-풀 설계(two-pool design)를 통해 재현율(recall)로 변환하며, 사전에 지정된 중첩된 후보 생성기(nested candidate generators) 제품군을 동시에 인증하고, 선언된 섭동 메커니즘(perturbation mechanisms)에 대한 스트레스 테스트 인증서를 생성하는 정확한 유한 샘플 툴킷을 개발합니다. 이러한 인증서는 관찰 가능한 검토 부담(review burden)과 결합하여, 놓친 질량 목표를 충족하면서 부담이 가장 적은 사전 지정된 후보 생성기를 선택하는 데 사용될 수 있습니다. 모든 보증은 하나의 원칙 하에 유지됩니다: 후보 생성기(또는 그것이 선택된 사전 지정된 제품군)와 감사 규칙(audit rule)은 인증 레이블을 검토하기 전에 고정되어야 합니다.