arXiv stat.ML· Rahul Goswami, Aryan Bhambu, Bittu Karmakar·· 25 天前AI 评分26
LAIR-Net：用于表格回归的渗漏对齐脉冲残差网络
LAIR-Net: Leaky Alignment-Impulse Residual Networks for Tabular Regression
AI 导读
针对深度随机化模型缺乏目标感知控制的问题，研究人员提出用于表格回归的 LAIR-Net，通过渗漏残差转换将浅层可学习锚点融入隐藏状态。该架构具备输入扰动敏感度的深度一致界，仿真实验表明增益源于锚点机制且在具备非线性结构的数据上更明显。在 23 个基准数据集上，LAIR-Net 在 8 种随机化网络与 12 种传统模型中取得最佳平均排名。
来源：arXiv stat.ML · arxiv.org