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ICML
综合翻译聚焦特征解释:从表格数据中获取预测信号
通过对注意力机制进行研究并将其建模为从 Gumbel-Softmax 分布中采样的潜在变量,我们提出了 InterpreTabNet,该模型通过 KL 散度正则化实现了注意力掩码中不同概念的学习,从而改善了预测结果的解释性和预测关键要素的确
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a month ago
稳定且可解释的表格数据深度学习:引入具有新型解释稳定度指标的 InterpreTabNet
通过利用 TabNet 构架和改良的注意力模块,InterpreTabNet 既提高了分类准确性,又增强了可解释性;与其他解决方案相比,InterpreTabNet 在各种应用场景下对表格数据分析取得了更好的效果,为进一步研究创造既高精确又
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9 months ago
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