Core Concepts
Die Bedeutung von homogenen Einbettungen für tabellarische Daten wird betont, um die Leistung von neuronalen Netzwerken zu verbessern.
Abstract
Einleitung:
Neuronale Netzwerke haben in unstrukturierten Datenbereichen Durchbrüche erzielt.
Herausforderung: Leistungslücke zu baumbasierten Modellen in strukturierten tabellarischen Datensätzen.
Verwandte Arbeiten:
Heterogenität in tabellarischen Einbettungen.
Tabellarische NN-Modelle und Vorverarbeitung.
Richtung zur datenzentrierten tabellarischen Lernmethode:
Betonung der Kopplungseffekte zwischen homogenen Merkmalen und NN-Modellen.
Nutzung von überwachtem Pretraining zur Regulierung des Eingabe-Latenzraums.
Experimente:
Evaluation der Wirksamkeit und Skalierbarkeit der vorgeschlagenen Methoden auf 91 OpenML-Datensätzen.
Vergleich mit verschiedenen Baum- und NN-Modellen.
Schlussfolgerungen und zukünftige Arbeiten:
Verbesserung der vorgeschlagenen Methoden durch Architektursuche und Selbstüberwachtes Pretraining.
Notwendigkeit quantitativer Metriken zur Homogenität und Benchmark-Datensätze auf industrieller Ebene.
Stats
Durch quantitative Experimente auf 88 OpenML-Datensätzen mit binärer Klassifizierungsaufgabe wurde validiert, dass die vorgeschlagene baumregulierte Darstellung nicht nur den Unterschied zu baumbasierten Modellen verringert, sondern auch vergleichbare oder bessere Leistungen im Vergleich zu fortgeschrittenen NN-Modellen erzielt.
Quotes
"Wir nähern uns der tabellarischen Repräsentationslernen aus einer datenzentrierten Perspektive."