本研究提出了一种新算法CART-ELC，通过在限制的超平面集合上进行穷举搜索，诱导斜决策树。CART-ELC在小型数据集上表现出色，显著提升了分类准确性，生成的决策树更简洁易懂。

该研究提出了一种结合自组织映射（SOM）与视觉变换器（ViTs）的方法，以解决ViTs在小型数据集上的表现问题。研究表明，这种结合显著提升了无监督和有监督任务的性能，具有重要的实际应用潜力。

本研究通过弱监督方法减少了奖励模型训练对人工标注数据的依赖。结果显示，弱监督在小型数据集上显著提升模型表现，但在大型数据集上的效果减弱。

介绍了FT-TabPFN增强版本，用于表格分类，通过特征标记化层处理分类特征，通过微调下游任务提高模型功能和准确性，适用于小型数据集，无需额外训练。