Fugu-MT 論文翻訳(概要): CTAB-GAN+: Enhancing Tabular Data Synthesis

論文の概要: CTAB-GAN+: Enhancing Tabular Data Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00401v1
Date: Fri, 1 Apr 2022 12:52:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-04 14:36:59.602313
Title: CTAB-GAN+: Enhancing Tabular Data Synthesis
Title（参考訳）: CTAB-GAN+: 語彙データ合成の強化
Authors: Zilong Zhao, Aditya Kunar, Robert Birke and Lydia Y. Chen
Abstract要約: CTAB-GAN+は、高機能な合成データドメインのための条件付きGANに下流損失を追加することにより、最先端のGANを改善する。 CTAB-GAN+は、複数のデータセットと異なるプライバシー予算下での学習タスクに対して、少なくとも48.16%高いユーティリティで、プライバシ保存データを合成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.813626861559904
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While data sharing is crucial for knowledge development, privacy concerns and strict regulation (e.g., European General Data Protection Regulation (GDPR)) limit its full effectiveness. Synthetic tabular data emerges as alternative to enable data sharing while fulfilling regulatory and privacy constraints. State-of-the-art tabular data synthesizers draw methodologies from Generative Adversarial Networks (GAN). As GANs improve the synthesized data increasingly resemble the real data risking to leak privacy. Differential privacy (DP) provides theoretical guarantees on privacy loss but degrades data utility. Striking the best trade-off remains yet a challenging research question. We propose CTAB-GAN+ a novel conditional tabular GAN. CTAB-GAN+ improves upon state-of-the-art by (i) adding downstream losses to conditional GANs for higher utility synthetic data in both classification and regression domains; (ii) using Wasserstein loss with gradient penalty for better training convergence; (iii) introducing novel encoders targeting mixed continuous-categorical variables and variables with unbalanced or skewed data; and (iv) training with DP stochastic gradient descent to impose strict privacy guarantees. We extensively evaluate CTAB-GAN+ on data similarity and analysis utility against state-of-the-art tabular GANs. The results show that CTAB-GAN+ synthesizes privacy-preserving data with at least 48.16% higher utility across multiple datasets and learning tasks under different privacy budgets.
Abstract（参考訳）: データ共有は知識開発に不可欠であるが、プライバシーの懸念と厳格な規制(例えば、欧州一般データ保護規則(GDPR))は、その完全な有効性を制限している。合成表データは、規制とプライバシーの制約を満たしながらデータ共有を可能にする代替手段として出現する。最先端の表型データシンセサイザーは、gan(generative adversarial networks)から方法論を引き出す。合成データを改良するGANは、プライバシーを漏らそうとする真のデータに、ますます似ている。差分プライバシー(DP)は、プライバシー損失に関する理論的保証を提供するが、データユーティリティを劣化させる。最高のトレードオフの達成はまだ難しい研究課題である。我々はCTAB-GAN+を新しい条件付き表型GANとして提案する。 CTAB-GAN+による最先端化 (i)分類及び回帰ドメインの双方において高機能な合成データのために条件付きganに下流損失を加えること。 (ii)より良い訓練収束のための勾配ペナルティ付きワッサースタイン損失の使用 (iii)不均衡データ又は歪データを有する混合連続類型変数及び変数を対象とする新規エンコーダの導入 (4)厳格なプライバシー保証を課すため、DP確率勾配降下による訓練。我々はCTAB-GAN+を、最先端の表状GANに対するデータ類似性と分析ユーティリティで広範囲に評価した。結果は、CTAB-GAN+が、複数のデータセットと異なるプライバシー予算下での学習タスクに対して、少なくとも48.16%高いユーティリティでプライバシー保護データを合成していることを示している。

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