論文の概要: Differentiable and Scalable Generative Adversarial Models for Data Imputation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03202v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 08:03:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 21:34:39.659908
• Title: Differentiable and Scalable Generative Adversarial Models for Data Imputation
• Title（参考訳）: データインプットのための微分可能かつスケーラブルな生成逆数モデル
• Authors: Yangyang Wu and Jun Wang and Xiaoye Miao and Wenjia Wang and Jianwei Yin
• Abstract要約: SCISは2つのモジュールから構成される。DIMとサンプルサイズ推定(SSE)である。 複数の実生活大規模データセットを用いた実験により, 提案システムでは, 生成的対角モデルトレーニングを7.1倍高速化できることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.111493826345082
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Data imputation has been extensively explored to solve the missing data problem. The dramatically increasing volume of incomplete data makes the imputation models computationally infeasible in many real-life applications. In this paper, we propose an effective scalable imputation system named SCIS to significantly speed up the training of the differentiable generative adversarial imputation models under accuracy-guarantees for large-scale incomplete data. SCIS consists of two modules, differentiable imputation modeling (DIM) and sample size estimation (SSE). DIM leverages a new masking Sinkhorn divergence function to make an arbitrary generative adversarial imputation model differentiable, while for such a differentiable imputation model, SSE can estimate an appropriate sample size to ensure the user-specified imputation accuracy of the final model. Extensive experiments upon several real-life large-scale datasets demonstrate that, our proposed system can accelerate the generative adversarial model training by 7.1x. Using around 7.6% samples, SCIS yields competitive accuracy with the state-of-the-art imputation methods in a much shorter computation time.
• Abstract（参考訳）: データ計算は、欠落したデータ問題を解決するために広く研究されてきた。 不完全なデータ量が劇的に増加すると、インプテーションモデルは多くの実生活のアプリケーションで計算不可能になる。 本稿では,大規模不完全データに対する精度保証下での識別可能な逆数計算モデルのトレーニングを著しく高速化する,SCISと呼ばれる効率的なスケーラブルな計算システムを提案する。 SCISは2つのモジュールから構成されており、DIMとサンプルサイズ推定(SSE)である。 DIMは、新しいマスキングシンクホーン発散関数を活用して、任意の生成逆計算モデルを微分可能とし、そのような微分可能なインプットモデルでは、SSEが適切なサンプルサイズを推定し、最終モデルのユーザが特定したインプット精度を確保する。 実生活における大規模データセットの大規模な実験により, 提案システムでは, 生成的対角モデルトレーニングを7.1倍高速化できることを示した。 約7.6%のサンプルを用いて、SCISはより短い計算時間で最先端の計算法と競合する精度を得る。

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