論文の概要: GTV: Generating Tabular Data via Vertical Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01706v1
- Date: Fri, 3 Feb 2023 13:04:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-06 16:29:15.149854
- Title: GTV: Generating Tabular Data via Vertical Federated Learning
- Title（参考訳）: GTV:垂直的フェデレーション学習による語彙データ生成
- Authors: Zilong Zhao, Han Wu, Aad Van Moorsel and Lydia Y. Chen
- Abstract要約: 我々はGAN(Generative Adversarial Networks)のためのVFLフレームワークであるGTVを提案する。
GTVは、プライバシ保存方式でトレーニングデータにアクセスするためのジェネレータと識別器のためのユニークな分散トレーニングアーキテクチャを提案する。
その結果,GTV は集中型 GAN アルゴリズムで生成したデータに匹敵する高忠実な合成データを連続的に生成できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.683314367860532
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have achieved state-of-the-art results
in tabular data synthesis, under the presumption of direct accessible training
data. Vertical Federated Learning (VFL) is a paradigm which allows to
distributedly train machine learning model with clients possessing unique
features pertaining to the same individuals, where the tabular data learning is
the primary use case. However, it is unknown if tabular GANs can be learned in
VFL. Demand for secure data transfer among clients and GAN during training and
data synthesizing poses extra challenge. Conditional vector for tabular GANs is
a valuable tool to control specific features of generated data. But it contains
sensitive information from real data - risking privacy guarantees. In this
paper, we propose GTV, a VFL framework for tabular GANs, whose key components
are generator, discriminator and the conditional vector. GTV proposes an unique
distributed training architecture for generator and discriminator to access
training data in a privacy-preserving manner. To accommodate conditional vector
into training without privacy leakage, GTV designs a mechanism
training-with-shuffling to ensure that no party can reconstruct training data
with conditional vector. We evaluate the effectiveness of GTV in terms of
synthetic data quality, and overall training scalability. Results show that GTV
can consistently generate high-fidelity synthetic tabular data of comparable
quality to that generated by centralized GAN algorithm. The difference on
machine learning utility can be as low as to 2.7%, even under extremely
imbalanced data distributions across clients and different number of clients.
- Abstract（参考訳）: Generative Adversarial Networks (GANs) は、直接アクセス可能なトレーニングデータの推定の下で、表形式のデータ合成において最先端の結果を得た。
垂直フェデレーション学習(vertical federated learning, vfl)は、テーブル型データ学習が主なユースケースである同じ個人に関連するユニークな特徴を持つクライアントで、マシンラーニングモデルを分散的にトレーニングするパラダイムである。
しかし、表状のGANがVFLで学べるかどうかは不明である。
トレーニングとデータ合成におけるクライアントとGAN間のセキュアなデータ転送の要求は、さらなる課題となる。
表型GANの条件ベクトルは、生成されたデータの特定の特徴を制御する貴重なツールである。
しかし、それは実際のデータからの機密情報を含んでいる。
本稿では,生成器,識別器,条件ベクトルを主成分とする表型GANのためのVFLフレームワークであるGTVを提案する。
GTVは、プライバシ保存方式でトレーニングデータにアクセスするためのジェネレータと識別器のためのユニークな分散トレーニングアーキテクチャを提案する。
条件ベクトルをプライバシリークのないトレーニングに適合させるため、GTVは条件ベクトルでトレーニングデータを再構成できないようにトレーニング付きシャッフル機構を設計する。
我々はGTVの有効性を,合成データ品質と総合訓練のスケーラビリティの観点から評価した。
その結果,GTV は集中型 GAN アルゴリズムと同等品質の高忠実な合成表データを生成することができることがわかった。
機械学習ユーティリティの違いは、クライアント間の極めて不均衡なデータ分散と異なるクライアント数の下でも、最大2.7%まで小さくすることができる。
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