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EquiTabPFN: Equivariant Prior Fitting Network for Target Permutation
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内容提要
本研究探讨了现有表格数据模型在目标维度置换等变性方面的不足，识别了导致预测不稳定的等变性差距。提出的新模型有效解决了这些问题，并在基准测试中表现出竞争力。
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关键要点
- 本研究探讨了现有表格数据模型在目标维度置换等变性方面的不足。
- 识别了导致预测不稳定的等变性差距。
- 提出的新模型有效解决了目标维度的等变性问题。
- 实验结果表明该模型在基准测试中表现出竞争力。
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