論文の概要: Pretrained deep models outperform GBDTs in Learning-To-Rank under label scarcity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00177v3
• Date: Tue, 27 Feb 2024 00:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 22:38:25.320613
• Title: Pretrained deep models outperform GBDTs in Learning-To-Rank under label scarcity
• Title（参考訳）: ラベル不足下でのラーニング・トゥ・ランドにおけるGBDTよりも優れた事前学習深度モデル
• Authors: Charlie Hou, Kiran Koshy Thekumparampil, Michael Shavlovsky, Giulia Fanti, Yesh Dattatreya, Sujay Sanghavi
• Abstract要約: タブラルデータにはラベルなしデータが多く、ラベル付きデータが不足している。 DLローカは、教師なし事前学習を利用して、ラベルのないデータを活用できることが示される。 パブリックデータセットとプロプライエタリデータセットの両方を対象とした実験では、事前訓練されたDLランキングが、ランキングメトリクスでGBDTランキングを一貫して上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.466336455644402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: On tabular data, a significant body of literature has shown that current deep learning (DL) models perform at best similarly to Gradient Boosted Decision Trees (GBDTs), while significantly underperforming them on outlier data. We identify a natural tabular data setting where DL models can outperform GBDTs: tabular Learning-to-Rank (LTR) under label scarcity. Tabular LTR applications, including search and recommendation, often have an abundance of unlabeled data, and scarce labeled data. We show that DL rankers can utilize unsupervised pretraining to exploit this unlabeled data. In extensive experiments over both public and proprietary datasets, we show that pretrained DL rankers consistently outperform GBDT rankers on ranking metrics -- sometimes by as much as $38\%$ -- both overall and on outliers.
• Abstract（参考訳）: 表データでは、現在のディープラーニング(dl)モデルが勾配強化決定木(gbdts)とよく似ているが、外れ値データでは著しくパフォーマンスが低下していることが、多くの文献から示されている。 ラベル不足下では,GBDTよりもDLモデルの方が優れた自然な表付きデータセットを同定する。 検索やレコメンデーションを含むタブラルLTRアプリケーションは、ラベルなしデータが多く、ラベル付きデータが少ないことが多い。 dlランカは教師なし事前学習を利用してラベルなしのデータを利用することができる。 パブリックデータセットとプロプライエタリデータセットの両方に関する広範な実験では、事前トレーニング済みのDLローダが、ランキングのメトリクスでGBDTローダよりも一貫して優れています。

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