論文の概要: Tabular GANs for uneven distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.00638v1
- Date: Thu, 1 Oct 2020 18:39:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-12 07:36:21.737767
- Title: Tabular GANs for uneven distribution
- Title(参考訳): 不均一分布のためのタブラルGAN
- Authors: Insaf Ashrapov
- Abstract要約: テストに近づくように、私たちはデータを生成します。
次に、最初の列車データセットで訓練されたモデル性能と、列車で訓練されたモデルと、GAN生成したデータとを比較し、敵の訓練によって列車をサンプリングしてモデルを訓練する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: GANs are well known for success in the realistic image generation. However,
they can be applied in tabular data generation as well. We will review and
examine some recent papers about tabular GANs in action. We will generate data
to make train distribution bring closer to the test. Then compare model
performance trained on the initial train dataset, with trained on the train
with GAN generated data, also we train the model by sampling train by
adversarial training. We show that using GAN might be an option in case of
uneven data distribution between train and test data.
- Abstract(参考訳): GANは、現実的な画像生成の成功でよく知られている。
しかし、それらは表データ生成にも適用できる。
我々は,現在進行中の表状GANに関する最近の論文をレビューし,検討する。
テストに近づくように、私たちはデータを生成します。
次に、最初の列車データセットで訓練されたモデル性能と、列車で訓練されたGAN生成したデータを比較する。
列車データとテストデータ間の不均一なデータ分散の場合、GANを使用することが選択肢となる可能性がある。
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