論文の概要: Foundations of Bayesian Learning from Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.08299v2
- Date: Tue, 24 Nov 2020 15:01:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-24 23:56:25.645188
- Title: Foundations of Bayesian Learning from Synthetic Data
- Title（参考訳）: 合成データによるベイズ学習の基礎
- Authors: Harrison Wilde, Jack Jewson, Sebastian Vollmer and Chris Holmes
- Abstract要約: 我々はベイズパラダイムを用いて、合成データから学習する際のモデルパラメータの更新を特徴付ける。
ベイジアン・アップデートの最近の成果は、決定理論に基づく新しい、堅牢な合成学習のアプローチを支持している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6249267147413522
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is significant growth and interest in the use of synthetic data as an
enabler for machine learning in environments where the release of real data is
restricted due to privacy or availability constraints. Despite a large number
of methods for synthetic data generation, there are comparatively few results
on the statistical properties of models learnt on synthetic data, and fewer
still for situations where a researcher wishes to augment real data with
another party's synthesised data. We use a Bayesian paradigm to characterise
the updating of model parameters when learning in these settings, demonstrating
that caution should be taken when applying conventional learning algorithms
without appropriate consideration of the synthetic data generating process and
learning task. Recent results from general Bayesian updating support a novel
and robust approach to Bayesian synthetic-learning founded on decision theory
that outperforms standard approaches across repeated experiments on supervised
learning and inference problems.
- Abstract（参考訳）: プライバシや可用性の制約によって実際のデータのリリースが制限されている環境では、マシンラーニングのイネーブラとして合成データを使用することに対する大きな成長と関心がある。
合成データ生成のための手法は数多く存在するが、合成データから学習したモデルの統計特性に関する結果が比較的少なく、研究者が実データを他の人の合成データで補強したい場合も少ない。
ベイズ型パラダイムを用いて, 学習時のモデルパラメータの更新を特徴付け, 合成データ生成過程や学習タスクを適切に考慮せずに従来の学習アルゴリズムを適用する場合, 注意が必要であることを示す。
general bayesian updatesによる最近の結果は、教師付き学習と推論問題の繰り返し実験で標準アプローチを上回る決定理論に基づくベイズ合成学習への新規でロバストなアプローチをサポートする。
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