論文の概要: Tabular Few-Shot Generalization Across Heterogeneous Feature Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.10051v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 17:45:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 13:29:36.162475
• Title: Tabular Few-Shot Generalization Across Heterogeneous Feature Spaces
• Title（参考訳）: 不均一特徴空間におけるタブラルフショット一般化
• Authors: Max Zhu, Katarzyna Kobalczyk, Andrija Petrovic, Mladen Nikolic, Mihaela van der Schaar, Boris Delibasic, Petro Lio
• Abstract要約: 異種特徴空間を持つデータセット間での知識共有を含む数ショット学習のための新しいアプローチを提案する。 FLATはデータセットとその個々の列の低次元埋め込みを学習し、それまで見つからなかったデータセットへの知識伝達と一般化を容易にする。 デコーダネットワークは、グラフ注意ネットワークとして実装された予測対象ネットワークをパラメータ化して、表形式のデータセットの不均一性に対応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.67453625260335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the prevalence of tabular datasets, few-shot learning remains under-explored within this domain. Existing few-shot methods are not directly applicable to tabular datasets due to varying column relationships, meanings, and permutational invariance. To address these challenges, we propose FLAT-a novel approach to tabular few-shot learning, encompassing knowledge sharing between datasets with heterogeneous feature spaces. Utilizing an encoder inspired by Dataset2Vec, FLAT learns low-dimensional embeddings of datasets and their individual columns, which facilitate knowledge transfer and generalization to previously unseen datasets. A decoder network parametrizes the predictive target network, implemented as a Graph Attention Network, to accommodate the heterogeneous nature of tabular datasets. Experiments on a diverse collection of 118 UCI datasets demonstrate FLAT's successful generalization to new tabular datasets and a considerable improvement over the baselines.
• Abstract（参考訳）: 表型データセットの普及にもかかわらず、このドメイン内では、わずかなショット学習が未検討のままである。 既存の少数ショット法は、列関係、意味、置換不変性によって表のデータセットに直接適用できない。 これらの課題に対処するために,不均一な特徴空間を持つデータセット間の知識共有を包含するFLATを提案する。 Dataset2Vecにインスパイアされたエンコーダを利用することで、FLATはデータセットと個々の列の低次元の埋め込みを学習する。 デコーダネットワークは、グラフ注目ネットワークとして実装された予測対象ネットワークをパラメータ化し、表型データセットの異種性に対応する。 118のuciデータセットの多様なコレクションに関する実験は、新しい表型データセットへのflatの一般化の成功と、ベースラインに対する大幅な改善を示している。

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