Fugu-MT 論文翻訳(概要): FFPDG: Fast, Fair and Private Data Generation

論文の概要: FFPDG: Fast, Fair and Private Data Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00161v1
Date: Fri, 30 Jun 2023 22:32:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-07-05 17:41:36.701486
Title: FFPDG: Fast, Fair and Private Data Generation
Title（参考訳）: FFPDG:高速で公平でプライベートなデータ生成
Authors: Weijie Xu, Jinjin Zhao, Francis Iannacci, Bo Wang
Abstract要約: 公正性とプライバシーは、合成データにとって大きな関心事である。最近の GAN [citegoodfellow 2014] ベースの手法は、プライバシを保存する上で良い結果を示しており、生成されたデータはよりバイアスを受ける可能性がある。高速で公平でフレキシブルでプライベートなデータ生成手法を設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.161257236965278
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generative modeling has been used frequently in synthetic data generation. Fairness and privacy are two big concerns for synthetic data. Although Recent GAN [\cite{goodfellow2014generative}] based methods show good results in preserving privacy, the generated data may be more biased. At the same time, these methods require high computation resources. In this work, we design a fast, fair, flexible and private data generation method. We show the effectiveness of our method theoretically and empirically. We show that models trained on data generated by the proposed method can perform well (in inference stage) on real application scenarios.
Abstract（参考訳）: 生成モデリングは、合成データ生成に頻繁に使われている。公正性とプライバシーは、合成データにとって大きな関心事である。最近の GAN [\cite{goodfellow2014generative}] ベースの手法は、プライバシを保存する上で良い結果を示すが、生成されたデータはより偏りがあるかもしれない。同時に、これらの手法は高い計算資源を必要とする。本研究では,高速で公平でフレキシブルでプライベートなデータ生成手法を設計する。本手法の有効性を理論的および実証的に示す。提案手法により生成されたデータに基づいてトレーニングされたモデルが,実際のアプリケーションシナリオ上で(推論段階で)良好に動作可能であることを示す。

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