데이터 부족 환경에서 유용한 테이블 증강 방법은 기존 방식보다 성능이 뛰어나지만, 데이터 분포 충실도만으로는 효과를 보기 어렵습니다.
연구진은 데이터 분포의 타당성을 우선시하는 기존 생성 목표가 학습자의 검증 손실 감소를 통해 증강의 성공을 이끌지 못하는 '충실도-유용성 격차'를 공식화했습니다.
TAP(Tabular Augmentation Policy)는 학습자 기반 정책과 디퓨전 인페인팅을 결합하여 유용성이 높은 영역으로 생성을 유도하고, 명시적 게이팅과 보수적인 윈도우 커밋먼을 통해 안전한 주입을 제어합니다.