論文の概要: ReConTab: Regularized Contrastive Representation Learning for Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18541v2
• Date: Mon, 18 Dec 2023 15:41:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 22:26:37.894411
• Title: ReConTab: Regularized Contrastive Representation Learning for Tabular Data
• Title（参考訳）: recontab:表データのための正規化コントラスト表現学習
• Authors: Suiyao Chen, Jing Wu, Naira Hovakimyan, Handong Yao
• Abstract要約: コントラスト学習を正規化した深層自動表現学習フレームワークReConTabを紹介する。 ReConTabは、どんな種類のモデリングタスクにも依存せず、モデル入力から同じ生のフィーチャに基づいて非対称のオートエンコーダを構築する。 大規模な実世界のデータセットで実施された実験は、フレームワークのキャパシティを裏付け、実質的でロバストなパフォーマンス改善をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.178223284255791
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Representation learning stands as one of the critical machine learning techniques across various domains. Through the acquisition of high-quality features, pre-trained embeddings significantly reduce input space redundancy, benefiting downstream pattern recognition tasks such as classification, regression, or detection. Nonetheless, in the domain of tabular data, feature engineering and selection still heavily rely on manual intervention, leading to time-consuming processes and necessitating domain expertise. In response to this challenge, we introduce ReConTab, a deep automatic representation learning framework with regularized contrastive learning. Agnostic to any type of modeling task, ReConTab constructs an asymmetric autoencoder based on the same raw features from model inputs, producing low-dimensional representative embeddings. Specifically, regularization techniques are applied for raw feature selection. Meanwhile, ReConTab leverages contrastive learning to distill the most pertinent information for downstream tasks. Experiments conducted on extensive real-world datasets substantiate the framework's capacity to yield substantial and robust performance improvements. Furthermore, we empirically demonstrate that pre-trained embeddings can seamlessly integrate as easily adaptable features, enhancing the performance of various traditional methods such as XGBoost and Random Forest.
• Abstract（参考訳）: 表現学習は、さまざまな領域において重要な機械学習技術の1つである。 高品質な特徴の獲得を通じて、事前訓練された埋め込みは入力空間の冗長性を著しく低減し、分類、回帰、検出などの下流パターン認識タスクの恩恵を受ける。 それでも、表データの領域では、機能エンジニアリングと選択は手作業による介入に大きく依存しており、時間を要するプロセスとドメインの専門知識を必要とします。 この課題に対して,正規化コントラスト学習を備えた深層自動表現学習フレームワークReConTabを導入する。 ReConTabはどんな種類のモデリングタスクにも依存せず、モデル入力から同じ原特徴に基づいて非対称のオートエンコーダを構築し、低次元の代表埋め込みを生成する。 具体的には、生の特徴選択に正規化技術を適用する。 一方、ReConTabはコントラスト学習を利用して、下流のタスクに最も関連する情報を抽出する。 広範囲な実世界のデータセットで実施した実験は、フレームワークの性能を実証し、実質的で堅牢なパフォーマンス改善をもたらす。 さらに,xgboostやランダムフォレストといった従来の手法の性能を向上させることにより,事前学習した組込みが容易に適応可能な機能としてシームレスに統合できることを実証した。

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