An Expanded Benchmark that Rediscovers and Affirms the Edge of Uncertainty Sampling for Active Learning in Tabular Datasets
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Lu, Po-Yi, Cheng, Yi-Jie, Li, Chun-Liang, Lin, Hsuan-Tien |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2023
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Tackling Dimensional Collapse toward Comprehensive Universal Domain Adaptation
di: Fang, Hung-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fang, Hung-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024)
TabFSBench: Tabular Benchmark for Feature Shifts in Open Environments
di: Cheng, Zi-Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Zi-Jian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Calibrated Uncertainty Sampling for Active Learning
di: Bui, Ha Manh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bui, Ha Manh, et al.
Pubblicazione: (2025)
CLImage: Human-Annotated Datasets for Complementary-Label Learning
di: Wang, Hsiu-Hsuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Hsiu-Hsuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Deep Intrinsic Coregionalization Multi-Output Gaussian Process Surrogate with Active Learning
di: Chang, Chun-Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Chun-Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Expanding the Role of Diffusion Models for Robust Classifier Training
di: Huang, Pin-Han, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Pin-Han, et al.
Pubblicazione: (2026)
ALPBench: A Benchmark for Active Learning Pipelines on Tabular Data
di: Margraf, Valentin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Margraf, Valentin, et al.
Pubblicazione: (2024)
LAUD: Integrating Large Language Models with Active Learning for Unlabeled Data
di: Chou, Tzu-Hsuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chou, Tzu-Hsuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
TabularMark: Watermarking Tabular Datasets for Machine Learning
di: Zheng, Yihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Yihao, et al.
Pubblicazione: (2024)
High Performance, Low Reliability: Uncertainty Benchmarking for Tabular Foundation Models
di: Costa, José Lucas De Melo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Costa, José Lucas De Melo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Active In-Context Learning for Tabular Foundation Models
di: Treerath, Wilailuck, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Treerath, Wilailuck, et al.
Pubblicazione: (2026)
BoostLLM: Boosting-inspired LLM Fine-tuning for Few-shot Tabular Classification
di: Wang, Yi-Siang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Yi-Siang, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Comprehensive Benchmark of Machine and Deep Learning Across Diverse Tabular Datasets
di: Shmuel, Assaf, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Shmuel, Assaf, et al.
Pubblicazione: (2024)
On Learning Representations for Tabular Data Distillation
di: Kang, Inwon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kang, Inwon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Evaluating Synthetic Tabular Data Generated To Augment Small Sample Datasets
di: Marin, Javier
Pubblicazione: (2022)
di: Marin, Javier
Pubblicazione: (2022)
MacrOData: New Benchmarks of Thousands of Datasets for Tabular Outlier Detection
di: Ding, Xueying, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ding, Xueying, et al.
Pubblicazione: (2026)
Arithmetic Feature Interaction Is Necessary for Deep Tabular Learning
di: Cheng, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cheng, Yi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Agnostic Active Learning of Single Index Models with Linear Sample Complexity
di: Gajjar, Aarshvi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gajjar, Aarshvi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Unveiling the Role of Data Uncertainty in Tabular Deep Learning
di: Kartashev, Nikolay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kartashev, Nikolay, et al.
Pubblicazione: (2025)
One-shot Active Learning Based on Lewis Weight Sampling for Multiple Deep Models
di: Huang, Sheng-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Sheng-Jun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Shared-unique Features and Task-aware Prioritized Sampling on Multi-task Reinforcement Learning
di: Lin, Po-Shao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Po-Shao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Risk In Context: Benchmarking Privacy Leakage of Foundation Models in Synthetic Tabular Data Generation
di: Byun, Jessup, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Byun, Jessup, et al.
Pubblicazione: (2025)
STRABLE: Benchmarking Tabular Machine Learning with Strings
di: Blayer, Gioia, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Blayer, Gioia, et al.
Pubblicazione: (2026)
Benchmarking Optimizers for MLPs in Tabular Deep Learning
di: Gorishniy, Yury, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Gorishniy, Yury, et al.
Pubblicazione: (2026)
SG-XDEAT: Sparsity-Guided Cross-Dimensional and Cross-Encoding Attention with Target-Aware Conditioning in Tabular Learning
di: Cheng, Chih-Chuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cheng, Chih-Chuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
ICLAD: In-Context Learning for Unified Tabular Anomaly Detection Across Supervision Regimes
di: Wei, Jack Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wei, Jack Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Sample-Efficient Tabular Self-Play for Offline Robust Reinforcement Learning
di: Li, Na, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Na, et al.
Pubblicazione: (2025)
Intra-Cluster Mixup: An Effective Data Augmentation Technique for Complementary-Label Learning
di: Mai, Tan-Ha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mai, Tan-Ha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Soft Separation and Distillation: Toward Global Uniformity in Federated Unsupervised Learning
di: Fang, Hung-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fang, Hung-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Equally Critical: Samples, Targets, and Their Mappings in Datasets
di: Yang, Runkang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Runkang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty-Guided Model Selection for Tabular Foundation Models in Biomolecule Efficacy Prediction
di: Li, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jie, et al.
Pubblicazione: (2025)
TabularBench: Benchmarking Adversarial Robustness for Tabular Deep Learning in Real-world Use-cases
di: Simonetto, Thibault, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Simonetto, Thibault, et al.
Pubblicazione: (2024)
Finite-Sample Analysis of Elimination in Active Hypothesis Testing
di: Lin, Ziyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lin, Ziyuan, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Closer Look at Deep Learning Methods on Tabular Datasets
di: Ye, Han-Jia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ye, Han-Jia, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty for Active Learning on Graphs
di: Fuchsgruber, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fuchsgruber, Dominik, et al.
Pubblicazione: (2024)
CLIMB: Class-imbalanced Learning Benchmark on Tabular Data
di: Liu, Zhining, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zhining, et al.
Pubblicazione: (2025)
LLM Meeting Decision Trees on Tabular Data
di: Ye, Hangting, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ye, Hangting, et al.
Pubblicazione: (2025)
MAX: Masked Autoencoder for X-ray Fluorescence in Geological Investigation
di: Lee, An-Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, An-Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
CompressedMediQ: Hybrid Quantum Machine Learning Pipeline for High-Dimensional Neuroimaging Data
di: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Kuan-Cheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
On the Uncertainty Quantification Ability of Tabular Foundation Models
di: Johnson, Tyler R., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Johnson, Tyler R., et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Tackling Dimensional Collapse toward Comprehensive Universal Domain Adaptation
di: Fang, Hung-Chieh, et al.
Pubblicazione: (2024) -
TabFSBench: Tabular Benchmark for Feature Shifts in Open Environments
di: Cheng, Zi-Jian, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Calibrated Uncertainty Sampling for Active Learning
di: Bui, Ha Manh, et al.
Pubblicazione: (2025) -
CLImage: Human-Annotated Datasets for Complementary-Label Learning
di: Wang, Hsiu-Hsuan, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Deep Intrinsic Coregionalization Multi-Output Gaussian Process Surrogate with Active Learning
di: Chang, Chun-Yi, et al.
Pubblicazione: (2025)