TabM是一种新提出的高效深度学习模型，专门针对表格数据处理。该模型基于多层感知器（MLP）架构，并采用BatchEnsemble技术进行参数高效的集成，能够在不牺牲准确性和效率的情况下，生成多个弱相关的预测。通过在46个公共数据集上的实证评估，TabM展示了比传统MLP模型平均提高约2.07%的性能，同时在处理复杂数据集时表现出色，证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。
参考：
https://arxiv.org/abs/2410.24210
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TabM是一种新提出的高效深度学习模型，专门针对表格数据处理。该模型基于多层感知器（MLP）架构，并采用BatchEnsemble技术进行参数高效的集成，能够在不牺牲准确性和效率的情况下，生成多个弱相关的预测。通过在46个公共数据集上的实证评估，TabM展示了比传统MLP模型平均提高约2.07%的性能，同时在处理复杂数据集时表现出色，证明了其在实际应用中的有效性和可靠性。
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