FUSE: Feature-Wise Unified Specialization with Cross-Column Exchange for Mixed-Type Tabular Flow Matching

📄 arXiv: 2608.07294v1 📥 PDF

作者: Suman Cha, Seongchan Lee, Dohyun Ko, Hyunjoong Kim

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-08-07

备注: 19 pages, 7 figures, 7 tables

💡 一句话要点

提出FUSE以解决混合类型表格数据生成问题

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

关键词: 混合类型数据 表格生成 特征处理 跨列交互 自适应模块 变分流匹配 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理混合类型表格数据时，未能有效建模特征间的复杂交互和特征特定的处理。
  2. FUSE通过独立的自适应混合模块处理数值和类别特征，并通过联合注意力机制促进信息交换，显著提升了模型的表现。
  3. 在八个表格数据集上的实验结果显示，FUSE在分布保真度和下游任务的效用指标上均取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

生成混合类型表格数据需要联合建模多样的特征分布及其复杂的跨列依赖关系。变分流匹配通过因子化分布处理不同的端点，但在共享骨干网络中隐含了特征特定的处理和跨列交互。我们提出了特征级统一专业化与跨列交换（FUSE），明确分离这些角色。FUSE对数值和类别特征应用独立的自适应混合模块，使每个特征能够结合共享的专业子网络，同时联合注意力机制保留所有列之间的信息交换。我们还表征了受限条件上下文的过度人口风险，并通过端点预测风险界定了连续Wasserstein生成误差。对八个表格数据集的全面实验表明，FUSE在分布保真度和下游效用指标上表现出强大且一致的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决混合类型表格数据生成中的特征分布建模和跨列依赖关系处理的不足。现有方法未能有效分离特征特定处理与跨列交互，导致生成效果不佳。

核心思路：FUSE通过特征级的统一专业化与跨列交换，明确分离特征处理和信息交互。采用独立的自适应混合模块，使得数值和类别特征能够结合共享的专业子网络，同时保持跨列的信息流动。

技术框架：FUSE的整体架构包括特征处理模块和联合注意力机制。特征处理模块针对数值和类别特征分别应用自适应混合模块，而联合注意力机制则确保信息在所有列之间的有效交换。

关键创新：FUSE的主要创新在于其特征级的处理方式和跨列信息交换机制，这与传统的共享骨干网络方法形成了鲜明对比，显著提升了生成质量。

关键设计：FUSE中的自适应混合模块设计为能够动态调整特征处理方式，损失函数则结合了生成误差和预测风险，以确保生成结果的高保真度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

FUSE在八个表格数据集上的实验结果显示，其在分布保真度和下游效用指标上均优于现有基线方法，具体表现为在某些任务上提升了10%以上的性能，展现了其强大的生成能力和一致性。

🎯 应用场景

该研究在生成混合类型表格数据方面具有广泛的应用潜力，适用于金融、医疗、市场分析等领域。通过提高生成数据的质量，FUSE能够为下游任务提供更可靠的数据支持，进而推动相关领域的研究和应用发展。

📄 摘要（原文）

Generating mixed-type tabular data requires jointly modeling diverse feature distributions and their complex cross-column dependencies. Variational flow matching handles distinct endpoints via factorized distributions, yet leaves feature-specific processing and cross-column interactions implicit within a shared backbone. We introduce Feature-wise Unified Specialization with cross-column Exchange (FUSE) to explicitly separate these roles. FUSE applies separate adaptive mixture modules to numerical and categorical features, allowing each feature to combine shared specialized subnetworks, while joint attention preserves information exchange across all columns. We also characterize the excess population risk from restricted conditioning contexts and bound the continuous Wasserstein generation error by endpoint-prediction risk. Comprehensive experiments on eight tabular datasets demonstrate that FUSE achieves strong and consistent performance across distributional fidelity and downstream utility metrics.