预注册基准：深度表格生成器未胜简单基线

一项预注册的规模阶梯基准测试发现，在 8 个公开数据集（训练行数从 200 到 20,000）和 4 个原生小型临床数据集上，CTGAN、TVAE、TabDDPM 等七种生成器中，深度表格生成模型在 24 个（数据集，深度模型）组合里有 23 个在任何训练规模下都未超过最佳平凡基线。 该研究由 Shivam Shrivastava 发布，共完成 2,220 次运行，采用固定 20 次调参预算和 5 个评估种子。预注册中“小规模下深度模型排名不稳定”的预测被证伪：相邻训练规模间的平均 Kendall tau 为 0.806。 全部 2,220 个结果文件、预注册文件及其哈希，以及可由这些文件重新生成每张图和每个数字的代码均已公开。

AI 根据报道生成 · 14 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。