論文の概要: ExGAN: Adversarial Generation of Extreme Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08454v3
• Date: Mon, 15 Mar 2021 15:49:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 08:09:08.864529
• Title: ExGAN: Adversarial Generation of Extreme Samples
• Title（参考訳）: ExGAN:極端サンプルの逆生成
• Authors: Siddharth Bhatia, Arjit Jain, Bryan Hooi
• Abstract要約: 極端なイベントから生じるリスクを緩和することは、多くのアプリケーションにとって基本的な目標である。 GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく既存のアプローチは、現実的なサンプルを生成するのに優れている。 我々は,現実的で極端なサンプルを生成するためのGANベースのアプローチであるExGANを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.70161373245072
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mitigating the risk arising from extreme events is a fundamental goal with many applications, such as the modelling of natural disasters, financial crashes, epidemics, and many others. To manage this risk, a vital step is to be able to understand or generate a wide range of extreme scenarios. Existing approaches based on Generative Adversarial Networks (GANs) excel at generating realistic samples, but seek to generate typical samples, rather than extreme samples. Hence, in this work, we propose ExGAN, a GAN-based approach to generate realistic and extreme samples. To model the extremes of the training distribution in a principled way, our work draws from Extreme Value Theory (EVT), a probabilistic approach for modelling the extreme tails of distributions. For practical utility, our framework allows the user to specify both the desired extremeness measure, as well as the desired extremeness probability they wish to sample at. Experiments on real US Precipitation data show that our method generates realistic samples, based on visual inspection and quantitative measures, in an efficient manner. Moreover, generating increasingly extreme examples using ExGAN can be done in constant time (with respect to the extremeness probability $\tau$), as opposed to the $\mathcal{O}(\frac{1}{\tau})$ time required by the baseline approach.
• Abstract（参考訳）: 極端な出来事から生じるリスクを緩和することは、自然災害のモデル化、金融事故、疫病など、多くのアプリケーションにとって基本的な目標である。 このリスクを管理するために重要なステップは、幅広い極端なシナリオを理解したり、生成したりすることです。 GAN(Generative Adversarial Networks)に基づく既存のアプローチは、現実的なサンプルを生成する上で優れているが、極端なサンプルではなく、典型的なサンプルを生成することを目指している。 そこで本研究では,現実的で極端なサンプルを生成するGANベースのアプローチであるExGANを提案する。 学習分布の極端を原則的にモデル化するために、我々の研究は分布の極端尾をモデル化するための確率論的アプローチである極値理論(EVT)から導かれる。 実用上,本フレームワークは,ユーザが希望する極端度測定値と,サンプリングしたい極端度確率の両方を指定できる。 実際の米国降水量データを用いた実験では,視覚検査と定量的測定に基づく実例を効率よく生成する。 さらに、 exGAN を用いてますます極端な例を生成することは、ベースラインアプローチで必要とされる $\mathcal{O}(\frac{1}{\tau})$時間とは対照的に、一定の時間(極性確率 $\tau$ に関して)で行うことができる。

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