TabPack은 테이블 데이터 딥러닝에서 효율적인 MLP 앙상블 기법입니다. 기존 방법은 모든 MLP에 동일한 하이퍼파라미터를 사용하지만, TabPack은 하이퍼파라미터 튜닝 없이도 강력한 성능을 제공합니다.
TabPack은 단일 실행으로 다양한 하이퍼파라미터를 가진 여러 MLP를 샘플링하고 병렬로 학습하며, 훈련 중 실시간으로 앙상블 멤버를 선택합니다.
공개 데이터셋 실험 결과, 기본 설정의 TabPack은 광범위하게 튜닝된 기존 방법과 동등한 성능을 보이며, 컴퓨팅 자원과 노력을 크게 줄입니다.