論文の概要: Improving Correlation Capture in Generating Imbalanced Data using
Differentially Private Conditional GANs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13787v1
- Date: Tue, 28 Jun 2022 06:47:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-29 13:07:45.203674
- Title: Improving Correlation Capture in Generating Imbalanced Data using
Differentially Private Conditional GANs
- Title（参考訳）: 差分的条件付きGANを用いた不均衡データ生成における相関キャプチャの改善
- Authors: Chang Sun, Johan van Soest, and Michel Dumontier
- Abstract要約: DP-CGANSは,データ変換,サンプリング,コンディショニング,ネットワークトレーニングにより,現実的かつプライバシ保護データを生成する,微分プライベートな条件付きGANフレームワークである。
統計的類似性,機械学習性能,プライバシ測定の点から,3つの公開データセットと2つの実世界の個人健康データセットの最先端生成モデルを用いて,我々のモデルを広範囲に評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2265840715792735
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Despite the remarkable success of Generative Adversarial Networks (GANs) on
text, images, and videos, generating high-quality tabular data is still under
development owing to some unique challenges such as capturing dependencies in
imbalanced data, optimizing the quality of synthetic patient data while
preserving privacy. In this paper, we propose DP-CGANS, a differentially
private conditional GAN framework consisting of data transformation, sampling,
conditioning, and networks training to generate realistic and
privacy-preserving tabular data. DP-CGANS distinguishes categorical and
continuous variables and transforms them to latent space separately. Then, we
structure a conditional vector as an additional input to not only presents the
minority class in the imbalanced data, but also capture the dependency between
variables. We inject statistical noise to the gradients in the networking
training process of DP-CGANS to provide a differential privacy guarantee. We
extensively evaluate our model with state-of-the-art generative models on three
public datasets and two real-world personal health datasets in terms of
statistical similarity, machine learning performance, and privacy measurement.
We demonstrate that our model outperforms other comparable models, especially
in capturing dependency between variables. Finally, we present the balance
between data utility and privacy in synthetic data generation considering the
different data structure and characteristics of real-world datasets such as
imbalance variables, abnormal distributions, and sparsity of data.
- Abstract（参考訳）: テキスト、画像、ビデオにおけるGAN(Generative Adversarial Networks)の成功にもかかわらず、不均衡なデータの依存関係の取得や、合成された患者データの品質の最適化、プライバシの保護など、いくつかのユニークな課題のために、高品質な表データの生成はまだ開発中である。
本稿では,DP-CGANSを提案する。DP-CGANSは,データ変換,サンプリング,コンディショニング,ネットワークトレーニングにより,現実的でプライバシに保護された表データを生成する。
DP-CGANSは分類変数と連続変数を区別し、それらを別々に潜在空間に変換する。
次に条件付きベクトルを追加入力として構成し、不均衡データ中のマイノリティクラスを表示するだけでなく、変数間の依存性も取得する。
我々はDP-CGANSのネットワークトレーニングプロセスの勾配に統計的ノイズを注入し、差分プライバシー保証を提供する。
統計的類似性,機械学習性能,プライバシ測定の点から,3つの公開データセットと2つの実世界の個人健康データセットの最先端生成モデルを用いて,我々のモデルを広範囲に評価した。
モデルが他のモデルよりも優れており、特に変数間の依存性を捉えている。
最後に、不均衡変数、異常分布、データの分散といった実世界のデータセットの異なるデータ構造と特性を考慮した合成データ生成におけるデータユーティリティとプライバシのバランスを示す。
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