論文の概要: Unlocking the Transferability of Tokens in Deep Models for Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15149v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 17:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 18:05:42.213158
• Title: Unlocking the Transferability of Tokens in Deep Models for Tabular Data
• Title（参考訳）: タブラルデータのための深部モデルにおけるトークンの転送可能性の解錠
• Authors: Qi-Le Zhou, Han-Jia Ye, Le-Ye Wang, De-Chuan Zhan
• Abstract要約: トレーニング済みのディープニューラルネットワークの微調整は、さまざまな機械学習タスクにおいて成功しているパラダイムとなっている。 本稿では,特徴トークンの品質向上を目的としたTabTokenを提案する。 トークンを規則化し、機能内および機能間のセマンティクスをキャプチャする、対照的な目的を導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.11727608815636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-tuning a pre-trained deep neural network has become a successful paradigm in various machine learning tasks. However, such a paradigm becomes particularly challenging with tabular data when there are discrepancies between the feature sets of pre-trained models and the target tasks. In this paper, we propose TabToken, a method aims at enhancing the quality of feature tokens (i.e., embeddings of tabular features). TabToken allows for the utilization of pre-trained models when the upstream and downstream tasks share overlapping features, facilitating model fine-tuning even with limited training examples. Specifically, we introduce a contrastive objective that regularizes the tokens, capturing the semantics within and across features. During the pre-training stage, the tokens are learned jointly with top-layer deep models such as transformer. In the downstream task, tokens of the shared features are kept fixed while TabToken efficiently fine-tunes the remaining parts of the model. TabToken not only enables knowledge transfer from a pre-trained model to tasks with heterogeneous features, but also enhances the discriminative ability of deep tabular models in standard classification and regression tasks.
• Abstract（参考訳）: トレーニング済みのディープニューラルネットワークの微調整は、さまざまな機械学習タスクにおいて成功しているパラダイムとなっている。 しかし、事前訓練されたモデルの特徴セットと目標タスクの間に相違点がある場合、このようなパラダイムは表形式のデータでは特に困難になる。 本稿では,特徴トークン(表型特徴の埋め込み)の品質向上を目的としたタブトケンを提案する。 tabtokenでは,上流タスクと下流タスクが重複する機能を共有する場合の事前トレーニングモデルの利用が可能で,限られたトレーニング例でもモデルの微調整が容易になる。 具体的には、トークンを規則化し、機能内および機能間のセマンティクスをキャプチャする、対照的な目的を導入する。 事前訓練の段階では、トークンはトランスフォーマーなどの上位層深層モデルと共同で学習される。 下流タスクでは、共有機能のトークンは固定され、TabTokenはモデルの残りの部分を効率的に微調整する。 tabtokenは、トレーニング済みモデルから異種機能を持つタスクへの知識転送を可能にするだけでなく、標準分類や回帰タスクにおける深層表モデルの識別能力を高める。

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