論文の概要: HydraGAN A Multi-head, Multi-objective Approach to Synthetic Data
Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.07015v1
- Date: Sat, 13 Nov 2021 02:19:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-18 12:58:18.357078
- Title: HydraGAN A Multi-head, Multi-objective Approach to Synthetic Data
Generation
- Title（参考訳）: hydragan 合成データ生成のための多元的多目的アプローチ
- Authors: Chance N DeSmet, Diane J Cook
- Abstract要約: 我々はHydraGANを導入する。HydraGANは、複数のジェネレータと識別エージェントをシステムに導入する合成データ生成の新しいアプローチである。
我々は,HydraGANがデータリアリズムの最大化,モデル精度の最大化,再識別リスクの最小化という複数の基準で,3つのデータセットのベースライン手法よりも優れていることを観察した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.260059020010454
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Synthetic data generation overcomes limitations of real-world machine
learning. Traditional methods are valuable for augmenting costly datasets but
only optimize one criterion: realism. In this paper, we tackle the problem of
generating synthetic data that optimize multiple criteria. This goal is
necessary when real data are replaced by synthetic for privacy preservation. We
introduce HydraGAN, a new approach to synthetic data generation that introduces
multiple generator and discriminator agents into the system. The multi-agent
GAN optimizes the goal of privacy-preservation as well as data realism. To
facilitate multi-agent training, we adapt game-theoretic principles to offer
equilibrium guarantees. We observe that HydraGAN outperforms baseline methods
for three datasets for multiple criteria of maximizing data realism, maximizing
model accuracy, and minimizing re-identification risk.
- Abstract（参考訳）: 合成データ生成は、現実世界の機械学習の限界を克服する。
従来の手法は高価なデータセットを増やすのに有用だが、一つの基準であるリアリズムを最適化するだけだ。
本稿では,複数の基準を最適化する合成データを生成する問題に取り組む。
この目標は、実際のデータがプライバシー保護のために合成データに置き換えられるときに必要である。
本稿では,複数の生成器と識別器エージェントをシステムに導入する合成データ生成の新しいアプローチであるhydraganを紹介する。
マルチエージェントGANは、プライバシ保護とデータリアリズムの目標を最適化する。
マルチエージェントトレーニングを容易にするために,ゲーム理論の原則を適用して平衡保証を行う。
我々は,HydraGANがデータリアリズムの最大化,モデル精度の最大化,再識別リスクの最小化という複数の基準で,3つのデータセットのベースライン手法よりも優れていることを観察した。
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