論文の概要: Fully Test-time Adaptation for Tabular Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10871v1
• Date: Sat, 14 Dec 2024 15:49:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 14:02:54.378520
• Title: Fully Test-time Adaptation for Tabular Data
• Title（参考訳）: タブラルデータに対する完全テスト時間適応
• Authors: Zhi Zhou, Kun-Yang Yu, Lan-Zhe Guo, Yu-Feng Li,
• Abstract要約: 本稿では,FTTA法で予測のラベル分布を頑健に最適化できる,タブラルデータに対する完全テスト時間適応を提案する。 我々は6つのベンチマークデータセットに関する総合的な実験を行い、3つの指標を用いて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.67303250592189
• License:
• Abstract: Tabular data plays a vital role in various real-world scenarios and finds extensive applications. Although recent deep tabular models have shown remarkable success, they still struggle to handle data distribution shifts, leading to performance degradation when testing distributions change. To remedy this, a robust tabular model must adapt to generalize to unknown distributions during testing. In this paper, we investigate the problem of fully test-time adaptation (FTTA) for tabular data, where the model is adapted using only the testing data. We identify three key challenges: the existence of label and covariate distribution shifts, the lack of effective data augmentation, and the sensitivity of adaptation, which render existing FTTA methods ineffective for tabular data. To this end, we propose the Fully Test-time Adaptation for Tabular data, namely FTAT, which enables FTTA methods to robustly optimize the label distribution of predictions, adapt to shifted covariate distributions, and suit a variety of tasks and models effectively. We conduct comprehensive experiments on six benchmark datasets, which are evaluated using three metrics. The experimental results demonstrate that FTAT outperforms state-of-the-art methods by a margin.
• Abstract（参考訳）: タブラルデータは、様々な現実世界のシナリオにおいて重要な役割を担い、広範囲のアプリケーションを見つけ出す。 最近のディープタブモデルの成功は目覚ましいが、それでもデータ分散のシフトを扱うのに苦労しているため、分散のテストが変わるとパフォーマンスが低下する。 これを改善するために、堅牢な表型モデルは、テスト中に未知の分布に一般化するように適応する必要がある。 本稿では,テストデータのみを用いてモデルを適応させる表型データに対する完全テスト時間適応(FTTA)の問題について検討する。 我々は,ラベルと共変量分布のシフトの存在,有効データ拡張の欠如,適応の感度の3つの重要な課題を識別する。 この目的のために,FTTA法で予測のラベル分布を頑健に最適化し,シフトした共変量分布に適応し,様々なタスクやモデルに効果的に適用できる,タブラルデータのための完全テスト時間適応法(FTAT)を提案する。 我々は6つのベンチマークデータセットに関する総合的な実験を行い、3つの指標を用いて評価した。 実験の結果,FTATは最先端の手法よりもマージンが高いことがわかった。

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