論文の概要: Comprehensive Exploration of Synthetic Data Generation: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02524v2
- Date: Thu, 1 Feb 2024 22:06:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 18:51:53.034712
- Title: Comprehensive Exploration of Synthetic Data Generation: A Survey
- Title（参考訳）: 総合的な合成データ生成の探索:サーベイ
- Authors: Andr\'e Bauer, Simon Trapp, Michael Stenger, Robert Leppich, Samuel
Kounev, Mark Leznik, Kyle Chard, Ian Foster
- Abstract要約: この研究は、過去10年間で417のSynthetic Data Generationモデルを調査します。
その結果、ニューラルネットワークベースのアプローチが普及し、モデルのパフォーマンスと複雑性が向上したことが明らかになった。
コンピュータビジョンが支配的であり、GANが主要な生成モデルであり、拡散モデル、トランスフォーマー、RNNが競合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.485401662312072
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent years have witnessed a surge in the popularity of Machine Learning
(ML), applied across diverse domains. However, progress is impeded by the
scarcity of training data due to expensive acquisition and privacy legislation.
Synthetic data emerges as a solution, but the abundance of released models and
limited overview literature pose challenges for decision-making. This work
surveys 417 Synthetic Data Generation (SDG) models over the last decade,
providing a comprehensive overview of model types, functionality, and
improvements. Common attributes are identified, leading to a classification and
trend analysis. The findings reveal increased model performance and complexity,
with neural network-based approaches prevailing, except for privacy-preserving
data generation. Computer vision dominates, with GANs as primary generative
models, while diffusion models, transformers, and RNNs compete. Implications
from our performance evaluation highlight the scarcity of common metrics and
datasets, making comparisons challenging. Additionally, the neglect of training
and computational costs in literature necessitates attention in future
research. This work serves as a guide for SDG model selection and identifies
crucial areas for future exploration.
- Abstract（参考訳）: 近年、機械学習(ML)の人気が高まっており、さまざまな領域にまたがって適用されている。
しかし、高価な買収とプライバシー法によって、トレーニングデータの不足が進行を妨げている。
合成データは解決策として現れるが、リリースされたモデルと限られた概要文献が、意思決定に挑戦する。
この研究は、過去10年間に417のSynthetic Data Generation(SDG)モデルを調査し、モデルタイプ、機能、改善に関する包括的な概要を提供する。
一般的な属性は識別され、分類とトレンド分析につながる。
この結果は、プライバシ保存データ生成を除いて、ニューラルネットワークベースのアプローチが普及するにつれて、モデルのパフォーマンスと複雑性が向上することを示している。
コンピュータビジョンが支配的であり、GANが主要な生成モデルであり、拡散モデル、トランスフォーマー、RNNが競合する。
パフォーマンス評価による影響は、一般的なメトリクスとデータセットの不足を強調し、比較を困難にしています。
さらに、文学におけるトレーニングや計算コストの無視は、将来の研究に注意を必要とする。
この研究はSDGモデル選択のガイドとして機能し、将来の探査にとって重要な領域を特定する。
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