Эффективная модель глубокого обучения TabM для обработки табличных данных

Введение в TabM: Эффективная модель глубокого обучения для табличных данных

Глубокое обучение изменило многие области, включая финансы, здравоохранение и электронную торговлю. Однако применение глубоких моделей к табличным данным, представленным в виде строк и столбцов, связано с особыми трудностями.

Проблемы с традиционными методами

Традиционные методы машинного обучения, такие как градиентные бустированные деревья решений, по-прежнему являются основными для табличных данных благодаря своей надежности и интерпретируемости. Глубокие модели часто сталкиваются с переобучением и требуют значительных вычислительных ресурсов, что делает их менее практичными.

Решение TabM

Команда исследователей из Яндекса и НИУ ВШЭ представила модель TabM, основанную на MLP, но улучшенную с помощью BatchEnsemble для эффективного ансамблирования. Эта модель генерирует несколько предсказаний в одной структуре, используя общий набор весов, что позволяет достичь разнообразия и снизить зависимость предсказаний друг от друга.

Преимущества модели TabM

Эффективность: TabM обеспечивает высокую точность без чрезмерных вычислительных затрат.
Устойчивость: Модель показала сильные результаты на 46 публичных наборах данных, улучшив стандартные MLP на 2.07%.
Скорость: TabM справляется с большими наборами данных, обрабатывая до 6.5 миллиона объектов за 15 минут.

Как TabM работает

Методология TabM использует BatchEnsemble для увеличения разнообразия предсказаний. Каждый член ансамбля использует уникальные веса для создания диапазона предсказаний, что улучшает обобщение и снижает переобучение.