现有预条件器能否提升生物医学表格基础学习？TabPFN 优化实证研究
原文标题：Do Existing Preconditioners Improve Biomedical Tabular Foundation Learning? An Empirical Study on TabPFN Optimization
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研究系统评估了五种基于 AdamW 的预条件策略在 59 个生物医学数据集上微调 TabPFN v2.5 的效果，覆盖阿尔茨海默病、乳腺癌、精神分裂症等场景。结果显示原始 AdamW 在预测性能与统计排名上始终最优，现有曲率感知预条件器未能带来可靠提升。作者认为通用预条件方法难以捕捉生物医学表格学习的优化特性，需开发面向医疗的专用预条件器。
- 问题
- 生物医学表格微调中，预条件器是否有效尚不明确。
- 方法
- 在59个生物医学数据集上系统对比五种AdamW预条件策略微调TabPFN v2.5。
- 结果
- 原始AdamW在预测性能与统计排名上始终最优，曲率感知预条件器无可靠提升。
- 影响
- 医疗表格任务不必盲目套用通用优化技巧，应转向医疗专用预条件器。
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