TABDetの検出性能は、主に最終層のロジットを使用しており、異なるNLPタスクに適用可能な高品質な表現を生成するための独自の特徴量リファイン戦略に依存しています。したがって、TABDetの検出性能は、モデルのアーキテクチャや学習データに依存するのではなく、最終層のロジットに焦点を当てた一貫したアプローチに基づいています。このため、TABDetは異なるNLPタスクやモデル構造に対しても堅牢な検出性能を発揮します。