論文の概要: Missingness Augmentation: A General Approach for Improving Generative Imputation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.02566v2
• Date: Thu, 6 Apr 2023 06:05:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 18:29:50.816755
• Title: Missingness Augmentation: A General Approach for Improving Generative Imputation Models
• Title（参考訳）: 欠落性拡張:生成的インプテーションモデルを改善するための一般的なアプローチ
• Authors: Yufeng Wang, Dan Li, Cong Xu, Min Yang
• Abstract要約: 生成的計算モデルのためのMisA(MisA)と呼ばれる新しいデータ拡張手法を提案する。 一般的な拡張技術として、MisAは生成的計算フレームワークに容易に統合できる。 実験結果から、最近提案された多くの生成的計算モデルの性能は、MisAにより大幅に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.245637164975594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Missing data imputation is a fundamental problem in data analysis, and many studies have been conducted to improve its performance by exploring model structures and learning procedures. However, data augmentation, as a simple yet effective method, has not received enough attention in this area. In this paper, we propose a novel data augmentation method called Missingness Augmentation (MisA) for generative imputation models. Our approach dynamically produces incomplete samples at each epoch by utilizing the generator's output, constraining the augmented samples using a simple reconstruction loss, and combining this loss with the original loss to form the final optimization objective. As a general augmentation technique, MisA can be easily integrated into generative imputation frameworks, providing a simple yet effective way to enhance their performance. Experimental results demonstrate that MisA significantly improves the performance of many recently proposed generative imputation models on a variety of tabular and image datasets. The code is available at \url{https://github.com/WYu-Feng/Missingness-Augmentation}.
• Abstract（参考訳）: データインプテーションの欠如はデータ解析における根本的な問題であり、モデル構造や学習手順を探求することでその性能を向上させるために多くの研究が行われている。 しかし,データ拡張は単純で効果的な手法として,この分野では十分に注目されていない。 本論文では,生成的計算モデルのためのMissingness Augmentation(MisA)と呼ばれる新しいデータ拡張手法を提案する。 提案手法は, ジェネレータの出力を生かし, 単純な再構成損失を用いて拡張サンプルを制約し, この損失を元の損失と組み合わせて最終最適化目標を形成することにより, 各エポックにおける不完全サンプルを動的に生成する。 一般的な拡張技術として、misaは生成的インプテーションフレームワークに簡単に統合でき、パフォーマンスを向上させるためのシンプルで効果的な方法を提供する。 実験の結果、misaは様々な表型および画像データセットにおいて、最近提案されている多くの生成的インプテーションモデルの性能を大幅に改善できることが示されている。 コードは \url{https://github.com/WYu-Feng/Missingness-Augmentation} で公開されている。

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