論文の概要: Generative Modeling for Tabular Data via Penalized Optimal Transport Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10456v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 05:27:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-19 17:32:14.471355
• Title: Generative Modeling for Tabular Data via Penalized Optimal Transport Network
• Title（参考訳）: ペナライズド最適輸送ネットワークによる表データ生成モデリング
• Authors: Wenhui Sophia Lu, Chenyang Zhong, Wing Hung Wong
• Abstract要約: Wasserstein generative adversarial network (WGAN) は、生成モデルにおいて顕著な改善である。 本稿では,新しい,頑健で解釈可能な辺縁補償型Wasserstein(MPW)損失に基づく生成型ディープニューラルネットワークPOTNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0319002824093015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The task of precisely learning the probability distribution of rows within tabular data and producing authentic synthetic samples is both crucial and non-trivial. Wasserstein generative adversarial network (WGAN) marks a notable improvement in generative modeling, addressing the challenges faced by its predecessor, generative adversarial network. However, due to the mixed data types and multimodalities prevalent in tabular data, the delicate equilibrium between the generator and discriminator, as well as the inherent instability of Wasserstein distance in high dimensions, WGAN often fails to produce high-fidelity samples. To this end, we propose POTNet (Penalized Optimal Transport Network), a generative deep neural network based on a novel, robust, and interpretable marginally-penalized Wasserstein (MPW) loss. POTNet can effectively model tabular data containing both categorical and continuous features. Moreover, it offers the flexibility to condition on a subset of features. We provide theoretical justifications for the motivation behind the MPW loss. We also empirically demonstrate the effectiveness of our proposed method on four different benchmarks across a variety of real-world and simulated datasets. Our proposed model achieves orders of magnitude speedup during the sampling stage compared to state-of-the-art generative models for tabular data, thereby enabling efficient large-scale synthetic data generation.
• Abstract（参考訳）: 表データ内の行の確率分布を正確に学習し、本物の合成サンプルを生成するタスクは重要かつ非自明である。 wasserstein generative adversarial network (wgan) は、前身であるgenerative adversarial networkが直面する課題に対処するため、生成モデリングにおける顕著な改善である。 しかし, グラフデータによく見られる混合データ型や多モード性, ジェネレータと判別器の微妙な平衡, 高次元におけるワッサーシュタイン距離の固有の不安定性などにより, WGANは高忠実度サンプルの生成に失敗することが多い。 この目的のために,新しい,頑健で解釈可能な辺縁補償ワッサースタイン(MPW)損失に基づく生成型ディープニューラルネットワークであるPOTNetを提案する。 POTNetは、分類と連続の両方の機能を含む表データを効果的にモデル化できる。 さらに、機能のサブセットに対する条件付けの柔軟性も提供する。 我々はMPW損失の背景にある動機を理論的に正当化する。 また,提案手法の有効性を実世界およびシミュレーションデータセットの4つの異なるベンチマークで実証的に実証した。 提案手法は, サンプリング段階では, 表データに対する最先端生成モデルと比較して1桁の高速化を実現し, 効率的な大規模合成データ生成を実現する。

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