11:40官方账号arXiv cs.LG@Ali Eslamian, Qiang ChengTabNSM是一种针对大规模高维表格数据回归问题的新型框架。该模型包含Adaptive Sparse Interaction Module (ASIM)核心组件,以及Multi-Stage Regression Head、GridLoss和RISE三个互补组件。在9个真实世界回归基准测试中,TabNSM展现出强大的预测性能和实际可扩展性。模型特别在高维和异构数据集上表现一致提升。论文TabNSM表格回归稀疏交互推荐理由:TabNSM提出了一种新颖的表格回归方法,通过稀疏交互和难度感知采样,解决了深度表格回归中的关键挑战。原文稍后读已读值得跟进有用关注 TabNSM