論文の概要: An evaluation framework for synthetic data generation models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08866v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 01:16:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 18:22:57.592028
- Title: An evaluation framework for synthetic data generation models
- Title（参考訳）: 合成データ生成モデルの評価フレームワーク
- Authors: Ioannis E. Livieris, Nikos Alimpertis, George Domalis, Dimitris Tsakalidis,
- Abstract要約: 高品質な合成データを開発するための合成データ生成モデルの能力を評価するための新しいフレームワークを提案する。
2つのユースケースシナリオは、合成データ生成モデルが高品質なデータを生成する能力を評価するための提案フレームワークの適用性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3748750222488657
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Nowadays, the use of synthetic data has gained popularity as a cost-efficient strategy for enhancing data augmentation for improving machine learning models performance as well as addressing concerns related to sensitive data privacy. Therefore, the necessity of ensuring quality of generated synthetic data, in terms of accurate representation of real data, consists of primary importance. In this work, we present a new framework for evaluating synthetic data generation models' ability for developing high-quality synthetic data. The proposed approach is able to provide strong statistical and theoretical information about the evaluation framework and the compared models' ranking. Two use case scenarios demonstrate the applicability of the proposed framework for evaluating the ability of synthetic data generation models to generated high quality data. The implementation code can be found in https://github.com/novelcore/synthetic_data_evaluation_framework.
- Abstract（参考訳）: 近年、合成データの使用は、機械学習モデルの性能向上と、機密データプライバシに関する懸念に対処するために、データ拡張を強化するコスト効率の高い戦略として人気を集めている。
したがって、生成した合成データの質を保証する必要性は、実データの正確な表現の観点からも、最も重要な要素である。
本研究では,高品質な合成データを開発するための合成データ生成モデルの能力を評価するための新しいフレームワークを提案する。
提案手法は,評価フレームワークと比較モデルのランキングについて,統計的,理論的に強い情報を提供することができる。
2つのユースケースシナリオは、合成データ生成モデルが高品質なデータを生成する能力を評価するための提案フレームワークの適用性を示す。
実装コードはhttps://github.com/novelcore/synthetic_data_evaluation_frameworkで確認できる。
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