단계별 특징 선택
TabNet은 각 결정 단계에서 어떤 특징을 사용해 추론할지 어텐션으로 선택한다. 중요한 특징에 학습 능력을 집중시키는 방식으로 표 자료의 예측을 구성한다.
특징 귀속과 모델 행동
연구는 해석 가능한 특징 귀속과 전체 모델의 행동을 이해하는 관점을 함께 제시했다. 여러 표 자료에서 다른 신경망과 결정 트리 변형을 비교해 예측 성능과 특징 선택을 평가했다.
표지가 없는 자료의 활용
표지가 없는 자료가 풍부한 조건에서 비지도 표현 학습을 이용한 자기 지도 학습도 조사했다. 원 연구는 이 사전 학습이 표 자료 과제의 성능에 미치는 영향을 평가했다.