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TabDPT
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表格基础模型适应于临床生存预测
研究人员开发了一种方法，将表格基础模型应用于临床生存分析，这是一项对预测死亡率等事件发生时间至关重要的任务。该方法包括在像TabPFN、TabDPT和TabICL这样的模型预训练表示之上训练一个生存感知的头部。在公共基准和大型ICU数据集上，经过适应的模型表现出具有竞争力或更优越的性能，优于现有基线。
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新型适配器TFM-Retouche在无需微调的情况下改进表格基础模型
研究人员开发了TFM-Retouche，这是一种新颖的适配器，旨在增强表格基础模型（TFM），而无需进行计算成本高昂的完全微调。这种轻量级、与架构无关的适配器在输入空间中运行，学习小的残差校正，以更好地将数据与TFM现有的归纳偏置对齐。当应用于TabICLv2时，名为TabICLv2-Retouche的框架在TabArena-Lite基准测试中取得了最高排名，显著提高了总体Elo分数并保持了效率。