論文の概要: PC-GAIN: Pseudo-label Conditional Generative Adversarial Imputation Networks for Incomplete Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07770v2
• Date: Tue, 6 Apr 2021 08:41:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-24 23:39:31.828969
• Title: PC-GAIN: Pseudo-label Conditional Generative Adversarial Imputation Networks for Incomplete Data
• Title（参考訳）: pc-gain:不完全データのための擬似ラベル条件生成逆インプテーションネットワーク
• Authors: Yufeng Wang, Dan Li, Xiang Li, Min Yang
• Abstract要約: PC-GAIN(PC-GAIN)は、PC-GAIN(PC-GAIN)と呼ばれる新しい教師なしデータ計算法である。 まず,低損失率データのサブセットに含まれる潜在的なカテゴリ情報を学習するための事前学習手順を提案する。 そして、合成擬似ラベルを用いて補助分類器を決定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.952411963344556
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Datasets with missing values are very common in real world applications. GAIN, a recently proposed deep generative model for missing data imputation, has been proved to outperform many state-of-the-art methods. But GAIN only uses a reconstruction loss in the generator to minimize the imputation error of the non-missing part, ignoring the potential category information which can reflect the relationship between samples. In this paper, we propose a novel unsupervised missing data imputation method named PC-GAIN, which utilizes potential category information to further enhance the imputation power. Specifically, we first propose a pre-training procedure to learn potential category information contained in a subset of low-missing-rate data. Then an auxiliary classifier is determined using the synthetic pseudo-labels. Further, this classifier is incorporated into the generative adversarial framework to help the generator to yield higher quality imputation results. The proposed method can improve the imputation quality of GAIN significantly. Experimental results on various benchmark datasets show that our method is also superior to other baseline approaches. Our code is available at \url{https://github.com/WYu-Feng/pc-gain}.
• Abstract（参考訳）: 価値が欠けているデータセットは、現実世界のアプリケーションで非常に一般的です。 最近提案されたデータ計算の欠如に対する深層生成モデルGAINは、多くの最先端手法より優れていることが証明されている。 しかし、GAINはジェネレータ内の再構成損失のみを使用して、非欠落部の計算誤差を最小限に抑え、サンプル間の関係を反映できる潜在的なカテゴリ情報を無視する。 本稿では,PC-GAINと名づけられた非教師なしデータ計算手法を提案する。 具体的には,まず,低遅延データのサブセットに含まれる潜在的なカテゴリ情報を学習するための事前学習手法を提案する。 そして、合成擬似ラベルを用いて補助分類器を決定する。 さらに、この分類器は、生成逆境の枠組みに組み込まれ、ジェネレータがより高い品質の計算結果を得るのを助ける。 提案手法は利得のインプテーション品質を著しく向上させることができる。 各種ベンチマークデータセットの実験結果から,本手法は他のベースライン手法よりも優れていることが示された。 我々のコードは \url{https://github.com/WYu-Feng/pc-gain} で入手できる。

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