Continual Contrastive Learning on Tabular Data with Out of Distribution

📄 arXiv: 2503.15089v1 📥 PDF

作者: Achmad Ginanjar, Xue Li, Priyanka Singh, Wen Hua

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-19

备注: accepeted on esann 2025

DOI: 10.14428/esann/2025.ES2025-141

💡 一句话要点

提出TCCL：用于表格数据的持续对比学习框架，提升OOD泛化能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 表格数据 对比学习 持续学习 分布外泛化 OOD预测

📋 核心要点

  1. 表格数据上的OOD预测面临挑战，传统方法泛化能力不足，难以应对分布偏移。
  2. TCCL结合对比学习和持续学习，通过编码器、解码器和学习头三个组件实现OOD数据的有效表征。
  3. 实验表明，TCCL在多个表格数据集上显著优于现有方法，尤其擅长处理分布偏移问题。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的表格数据持续对比学习框架（TCCL），旨在解决机器学习中，特别是表格数据处理中，普遍存在的分布外（OOD）预测难题。传统方法通常难以泛化到训练分布之外的数据。TCCL将对比学习原则与持续学习机制相结合，采用三组件架构：编码器用于数据转换，解码器用于表征学习，以及学习头。我们在八个不同的表格数据集上，针对14个基线模型（包括最先进的深度学习方法和梯度提升决策树（GBDT））评估了TCCL。实验结果表明，在OOD数据上的分类和回归任务中，TCCL始终优于现有方法，尤其是在处理分布偏移方面表现出强大的能力。这些发现表明，TCCL代表了表格数据处理OOD场景的重大进展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决表格数据上的分布外（OOD）泛化问题。现有方法，包括传统的机器学习模型和深度学习模型，在训练数据分布发生变化时，性能会显著下降。这是因为这些模型通常过度拟合训练数据，无法很好地适应新的数据分布。

核心思路：TCCL的核心思路是利用对比学习来学习更鲁棒的数据表征，并结合持续学习来适应不断变化的数据分布。对比学习通过拉近相似样本、推远不相似样本的方式，学习到对数据分布变化不敏感的表征。持续学习则允许模型在新的数据分布上进行增量学习，而不会忘记之前学习的知识。

技术框架：TCCL框架包含三个主要组件：编码器（Encoder）、解码器（Decoder）和学习头（Learner Head）。编码器负责将原始表格数据转换为潜在空间中的表征。解码器用于从潜在表征重建原始数据，以确保编码器学习到的表征包含足够的信息。学习头则根据具体的任务（如分类或回归）对潜在表征进行预测。整个框架采用对比学习的方式进行训练，即通过最小化相似样本之间的距离、最大化不相似样本之间的距离来学习表征。同时，框架还采用了持续学习的机制，允许模型在新的数据分布上进行增量学习。

关键创新：TCCL的关键创新在于将对比学习和持续学习相结合，并将其应用于表格数据。与传统的表格数据处理方法相比，TCCL能够学习到更鲁棒、更具有泛化能力的表征。此外，TCCL还能够适应不断变化的数据分布，从而在OOD场景下表现出更好的性能。

关键设计：编码器和解码器可以使用各种神经网络结构，如多层感知机（MLP）或Transformer。对比学习的损失函数可以使用InfoNCE损失或其变体。持续学习的机制可以使用各种方法，如知识蒸馏或经验重放。具体的参数设置和网络结构需要根据具体的数据集和任务进行调整。论文中可能给出了具体实验中使用的参数设置。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TCCL在八个不同的表格数据集上，针对14个基线模型，在OOD数据上的分类和回归任务中，始终优于现有方法。具体性能提升数据未知，但摘要强调了其在处理分布偏移方面的强大能力，表明TCCL在OOD场景下具有显著优势。

🎯 应用场景

TCCL可应用于金融风控、医疗诊断、推荐系统等领域，这些领域的数据分布经常发生变化。例如，在金融风控中，欺诈行为的模式会不断演变；在医疗诊断中，新的疾病或症状会不断出现。TCCL能够帮助模型更好地适应这些变化，提高预测的准确性和可靠性，具有重要的实际应用价值。

📄 摘要（原文）

Out-of-distribution (OOD) prediction remains a significant challenge in machine learning, particularly for tabular data where traditional methods often fail to generalize beyond their training distribution. This paper introduces Tabular Continual Contrastive Learning (TCCL), a novel framework designed to address OOD challenges in tabular data processing. TCCL integrates contrastive learning principles with continual learning mechanisms, featuring a three-component architecture: an Encoder for data transformation, a Decoder for representation learning, and a Learner Head. We evaluate TCCL against 14 baseline models, including state-of-the-art deep learning approaches and gradient-boosted decision trees (GBDT), across eight diverse tabular datasets. Our experimental results demonstrate that TCCL consistently outperforms existing methods in both classification and regression tasks on OOD data, with particular strength in handling distribution shifts. These findings suggest that TCCL represents a significant advancement in handling OOD scenarios for tabular data.