論文の概要: Unveiling the Role of Data Uncertainty in Tabular Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.04430v1
• Date: Thu, 04 Sep 2025 17:49:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-05 20:21:10.243405
• Title: Unveiling the Role of Data Uncertainty in Tabular Deep Learning
• Title（参考訳）: タブラルディープラーニングにおけるデータ不確かさの役割の解明
• Authors: Nikolay Kartashev, Ivan Rubachev, Artem Babenko,
• Abstract要約: 本稿では,最近の表型DL手法の有効性を説明する上で,データ不確実性の概念の重要性を強調した。 これらのメカニズムを分離することにより、最近のパフォーマンス改善の統一的な理解を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.48504108415294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in tabular deep learning have demonstrated exceptional practical performance, yet the field often lacks a clear understanding of why these techniques actually succeed. To address this gap, our paper highlights the importance of the concept of data uncertainty for explaining the effectiveness of the recent tabular DL methods. In particular, we reveal that the success of many beneficial design choices in tabular DL, such as numerical feature embeddings, retrieval-augmented models and advanced ensembling strategies, can be largely attributed to their implicit mechanisms for managing high data uncertainty. By dissecting these mechanisms, we provide a unifying understanding of the recent performance improvements. Furthermore, the insights derived from this data-uncertainty perspective directly allowed us to develop more effective numerical feature embeddings as an immediate practical outcome of our analysis. Overall, our work paves the way to foundational understanding of the benefits introduced by modern tabular methods that results in the concrete advancements of existing techniques and outlines future research directions for tabular DL.
• Abstract（参考訳）: 近年の表層深層学習の進歩は、卓越した実践的性能を示しているが、この分野は、これらの技術が実際に成功した理由の明確な理解を欠いていることが多い。 このギャップに対処するため,本論文では,最近の表型DL手法の有効性を説明する上で,データ不確実性の概念の重要性を強調した。 特に、数値的特徴埋め込み、検索強化モデル、高度なアンサンブル戦略など、表型DLにおける多くの有益な設計選択の成功は、高いデータ不確実性を管理するための暗黙的なメカニズムに大きく起因していることを明らかにする。 これらのメカニズムを分離することにより、最近のパフォーマンス改善の統一的な理解を提供する。 さらに、このデータ不確実性の観点から得られた知見により、分析の即時的な成果として、より効果的な数値的特徴埋め込みを開発することが可能となった。 全体として,本研究は,既存の手法の具体的進歩をもたらす現代の表紙手法によるメリットの基盤的理解を図り,表紙DLの今後の研究方向性を概説する。

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