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TABHGR+ 用 LLM 生成规则与超图推理实现零样本表格学习
针对现有 LLM 逐行提示成本高、忽略行间依赖的问题，作者提出 TABHGR+：用 LLM 生成规则给行打弱标签，再构建超图做标签传播并给超边加自适应权重。LLM 调用次数与数据规模无关，分类准确率超过零样本与强少样本基线。
arXiv cs.LG13 天前
#标签传播
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RiPPLE：NAS 跨空间性能预测
论文提出 RiPPLE，通过将部分训练作为锚点标签来源，外推学习曲线生成代理标签并在无标签架构特征上传播，实现整个搜索空间的架构排序。在四个搜索空间家族的十二个基准单元及 DARTS 空间上验证了排序质量与标签效率。
arXiv cs.LG49 天前