Oct, 2024
TabM:通过参数高效集成推进表格深度学习
TabM: Advancing Tabular Deep Learning with Parameter-Efficient
Ensembling
TL;DR本研究解决了表格数据上深度学习模型的参数效率问题,提出了一种新的集成方法——TabM。这一方法在任务性能和效率上重新定义了表格深度学习架构,尤其是TabM在各项评测中表现优异,展示了模型集成的强大潜力。总体而言,此项工作为表格深度学习提供了重要的技术进展,提升了模型在性能与效率之间的平衡。