論文の概要: Artificial Inductive Bias for Synthetic Tabular Data Generation in Data-Scarce Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.03080v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 10:15:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:07.926554
• Title: Artificial Inductive Bias for Synthetic Tabular Data Generation in Data-Scarce Scenarios
• Title（参考訳）: データスカースシナリオにおける人工インダクティブバイアスによる合成語彙データ生成
• Authors: Patricia A. Apellániz, Ana Jiménez, Borja Arroyo Galende, Juan Parras, Santiago Zazo,
• Abstract要約: 人工的帰納バイアスを生成プロセスに統合し,データ品質を向上させる手法を提案する。 我々は、事前学習、モデル平均化、モデル非依存メタラーニング(MAML)、ドメイン探索(DRS)の4つのアプローチを評価し、生成したテキストの品質への影響を分析する。 実験結果から,帰納的バイアスを取り入れることで,メタラーニングよりも優れた伝達学習法が実現された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.062368743143388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While synthetic tabular data generation using Deep Generative Models (DGMs) offers a compelling solution to data scarcity and privacy concerns, their effectiveness relies on the availability of substantial training data, often lacking in real-world scenarios. To overcome this limitation, we propose a novel methodology that explicitly integrates artificial inductive biases into the generative process to improve data quality in low-data regimes. Our framework leverages transfer learning and meta-learning techniques to construct and inject informative inductive biases into DGMs. We evaluate four approaches (pre-training, model averaging, Model-Agnostic Meta-Learning (MAML), and Domain Randomized Search (DRS)) and analyze their impact on the quality of the generated text. Experimental results show that incorporating inductive bias substantially improves performance, with transfer learning methods outperforming meta-learning, achieving up to 60\% gains in Jensen-Shannon divergence. The methodology is model-agnostic and especially relevant in domains such as healthcare and finance, where high-quality synthetic data are essential, and data availability is often limited.
• Abstract（参考訳）: Deep Generative Models(DGM)を使用した合成表データ生成は、データの不足とプライバシの懸念に対する説得力のあるソリューションを提供するが、それらの有効性は、現実のシナリオに欠ける、実質的なトレーニングデータの可用性に依存する。 この制限を克服するために、低データ体制におけるデータ品質を改善するために、人工的帰納バイアスを生成プロセスに明示的に統合する手法を提案する。 我々のフレームワークは、伝達学習とメタ学習技術を活用して、情報誘導バイアスをDGMに導入する。 我々は、事前学習、モデル平均化、モデル非依存メタラーニング(MAML)、ドメインランダム検索(DRS)の4つのアプローチを評価し、生成したテキストの品質への影響を分析する。 実験結果から, 帰納的バイアスを取り入れることにより, メタラーニングを向上し, ジェンセン-シャノン分岐において最大60%のゲインを達成できることが示唆された。 この手法は、モデルに依存しないものであり、高品質な合成データが不可欠であり、データの可用性が制限される医療や金融といった分野に特に関係している。

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