改进表格神经网络的简单修改
机器学习
2021-08-10 v2
摘要
对表格数据神经网络架构的兴趣日益增长。近期引入了许多通用表格深度学习模型，其性能有时可与梯度提升决策树（GBDTs）相媲美。这些新近模型从多种来源汲取灵感，包括 GBDTs、因子分解机以及其他应用领域的神经网络。先前的表格神经网络也被借鉴，但可能未被充分考量，尤其是与特定表格问题相关的模型。本文关注若干此类模型，并提出改进其性能的修改方案。经修改后，这些模型被证明可与领先的通用表格模型（包括 GBDTs）竞争。
引用
@article{arxiv.2108.03214,
title = {Simple Modifications to Improve Tabular Neural Networks},
author = {James Fiedler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.03214},
year = {2021}
}