arXiv · AI· Rafa{\l} Wodzi\'nski, Pawe{\l} Szczerbiak·· 8 小时前AI 评分20
Kolmogorov-Arnold 网络与多层感知机在临床表格数据上的统计基准测试
Kolmogorov-Arnold Networks vs. Multi-Layer Perceptrons: A Rigorous Statistical Benchmark on Clinical Tabular Data
AI 导读
针对 7 个医学数据集的 11 种架构对比显示，KAN 变体（如 TabKAN、ReLUKAN）在严重类不平衡场景下比 StandardMLP 具有更高的 AUPRC。 KAN 推理延迟增加 1.20x 至 1.48x，可训练参数最多增加 12.5x，整体判别力与 MLP 相当。 在追求稀有阳性病例精确度时，KAN 是可行的替代方案，StandardMLP 仍是效率帕累托前沿的强基线。
来源：arXiv · AI · arxiv.org