論文の概要: PhysioGAN: Training High Fidelity Generative Model for Physiological
Sensor Readings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13597v1
- Date: Mon, 25 Apr 2022 07:38:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-30 08:14:20.442500
- Title: PhysioGAN: Training High Fidelity Generative Model for Physiological
Sensor Readings
- Title（参考訳）: physioGAN: 生体センサー読み取りのための高忠実度生成モデルの訓練
- Authors: Moustafa Alzantot, Luis Garcia, Mani Srivastava
- Abstract要約: PHYSIOGANは高忠実性合成生理学的センサーデータ読取のための生成モデルである。
実世界の2つの異なるデータセット(ECG分類とモーションセンサーデータセットからのアクティビティ認識)を用いて、最先端技術と比較した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.029263679246354
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative models such as the variational autoencoder (VAE) and the
generative adversarial networks (GAN) have proven to be incredibly powerful for
the generation of synthetic data that preserves statistical properties and
utility of real-world datasets, especially in the context of image and natural
language text. Nevertheless, until now, there has no successful demonstration
of how to apply either method for generating useful physiological sensory data.
The state-of-the-art techniques in this context have achieved only limited
success. We present PHYSIOGAN, a generative model to produce high fidelity
synthetic physiological sensor data readings. PHYSIOGAN consists of an encoder,
decoder, and a discriminator. We evaluate PHYSIOGAN against the
state-of-the-art techniques using two different real-world datasets: ECG
classification and activity recognition from motion sensors datasets. We
compare PHYSIOGAN to the baseline models not only the accuracy of class
conditional generation but also the sample diversity and sample novelty of the
synthetic datasets. We prove that PHYSIOGAN generates samples with higher
utility than other generative models by showing that classification models
trained on only synthetic data generated by PHYSIOGAN have only 10% and 20%
decrease in their classification accuracy relative to classification models
trained on the real data. Furthermore, we demonstrate the use of PHYSIOGAN for
sensor data imputation in creating plausible results.
- Abstract（参考訳）: 変分オートエンコーダ (vae) やgan (generative adversarial network) のような生成モデルは、実世界のデータセット、特に画像や自然言語テキストの文脈において、統計的特性と有用性を保持する合成データの生成に非常に強力であることが証明されている。
それにもかかわらず、これまで、どちらの方法でも有用な生理的感覚データを生成する方法の実証は成功していない。
この文脈における最先端の技術は、限られた成功しか達成していない。
PHYSIOGANは高忠実性合成生理学的センサーデータ読取のための生成モデルである。
PHYSIOGANはエンコーダ、デコーダ、識別器で構成される。
我々はPHYSIOGANを2つの現実世界データセット(ECG分類とモーションセンサーデータセットからのアクティビティ認識)を用いて最先端技術と比較した。
我々は,PHYSIOGANとベースラインモデルを比較し,クラス条件生成の精度だけでなく,合成データセットのサンプル多様性とサンプル新規性も比較した。
PHYSIOGANが生成した合成データのみに基づいて学習した分類モデルは、実データに基づいて学習した分類モデルと比較して10%と20%しか分類精度を低下させていないことを示す。
さらに,センサデータ計算におけるPHYSIOGANの有効利用を実証した。
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