arXiv stat.ML· Shivam Shrivastava·· 2 天前AI 评分29
深度表格生成模型在多大训练规模下不再优于平凡基线？一项基于临床与标准数据集规模阶梯的预注册基准测试
Below what training size do deep tabular generators stop beating trivial baselines? A preregistered benchmark on a size ladder of clinical and standard datasets
AI 导读
一项预注册基准在 8 个公开数据集（200 至 20,000 训练行）和 4 个原生小型临床数据集上，对 CTGAN、TVAE、TabDDPM 等七种生成器进行了 2,220 次运行。在 24 个（数据集，深度模型）组合中有 23 个，深度模型在任何训练规模下都未超过最佳平凡基线。预注册预测的“小规模下深度模型排名不稳定”被证伪，相邻规模间平均 Kendall tau 为 0.806。
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