ElTab：单模型适配不同计算预算
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ElTab：单模型适配不同计算预算
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AI 综述
ElTab 提出一种弹性循环表格 Transformer，通过随机采样的早期退出监督，让单个模型根据不同计算预算调整推理深度。在30个 OpenML 分类数据集的实验中，单个 ElTab 模型达到与6种不同深度的循环模型相当的表现，同时将训练成本降低超过一半。与12层 TabPFN 风格基线相比，ElTab 的推理 FLOPs 减少25%。
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最新进展11月2日 13:00
ElTab：弹性循环表格 Transformer 模型报道时间线
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11月2日
- arXiv · Machine LearningElTab：弹性循环表格 Transformer 模型
ElTab 提出一种弹性循环表格 Transformer，利用随机采样的早期退出监督，使单个模型能够适应不同计算预算。在30个 OpenML 分类数据集上，单个 ElTab 模型匹配6个不同深度的循环模型，训练成本降低超过一半；相比12层 TabPFN 风格基线，推理 FLOPs 减少25%。
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