- TabR: Unlocking the Power of Retrieval-Augmented Tabular Deep Learning [18.6]
近年,テーブルデータの深層学習問題に対する検索モデルが提案されている。 既存の検索ベースソリューションは、適切に調整された単純な検索不要のベースラインに対して、マイナーな利点しか提供していないことを示す。 本研究は,注目型検索コンポーネントを備えた単純なフィードフォワードアーキテクチャを漸進的に拡張することで,この問題に対して強い肯定的な回答を与える。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 26 Jul 2023 17:58:07 GMT) - テーブルデータに対して有効なretrieval-augmented tabular DL model、TabRを提案。有効を確認とのこと。テーブルデータに対してはDeep系モデルでXGB、LGB、Catboostに勝利するのはなかなか大変という印象はあるが、TabRはGBDTに勝ち越しているとのこと。（とはいえ「Tree-based models, in turn, remain a more efficient solution.」という記載はある）
- リポジトリはGitHub – yandex-research/tabular-dl-tabr: The implementation of “TabR: Unlocking the Power of Retrieval-Augmented Tabular Deep Learning”