論文の概要: Synthetic Image Learning: Preserving Performance and Preventing Membership Inference Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15526v1
• Date: Mon, 22 Jul 2024 10:31:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-23 15:21:11.545364
• Title: Synthetic Image Learning: Preserving Performance and Preventing Membership Inference Attacks
• Title（参考訳）: 合成画像学習:パフォーマンスの確保とメンバーシップ推論攻撃の防止
• Authors: Eugenio Lomurno, Matteo Matteucci,
• Abstract要約: 本稿では,下流分類器の学習のための合成データの生成と利用を最適化するパイプラインである知識リサイクル(KR)を紹介する。 このパイプラインの核心は生成的知識蒸留(GKD)であり、情報の品質と有用性を大幅に向上させる技術が提案されている。 その結果、実データと合成データでトレーニングされたモデルと、実データでトレーニングされたモデルとの性能差が著しく低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.0243930429558885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative artificial intelligence has transformed the generation of synthetic data, providing innovative solutions to challenges like data scarcity and privacy, which are particularly critical in fields such as medicine. However, the effective use of this synthetic data to train high-performance models remains a significant challenge. This paper addresses this issue by introducing Knowledge Recycling (KR), a pipeline designed to optimise the generation and use of synthetic data for training downstream classifiers. At the heart of this pipeline is Generative Knowledge Distillation (GKD), the proposed technique that significantly improves the quality and usefulness of the information provided to classifiers through a synthetic dataset regeneration and soft labelling mechanism. The KR pipeline has been tested on a variety of datasets, with a focus on six highly heterogeneous medical image datasets, ranging from retinal images to organ scans. The results show a significant reduction in the performance gap between models trained on real and synthetic data, with models based on synthetic data outperforming those trained on real data in some cases. Furthermore, the resulting models show almost complete immunity to Membership Inference Attacks, manifesting privacy properties missing in models trained with conventional techniques.
• Abstract（参考訳）: 生成的人工知能は、合成データの生成を変革し、データ不足やプライバシーといった課題に対する革新的な解決策を提供する。 しかし、この合成データを高性能モデルのトレーニングに効果的に利用することは、依然として大きな課題である。 本稿では、下流分類器の学習に合成データの生成と利用を最適化するパイプラインである知識リサイクル(KR)を導入することにより、この問題に対処する。 このパイプラインの核心は生成的知識蒸留(GKD)であり、合成データセット再生とソフトラベリング機構を通じて分類器に提供する情報の品質と有用性を大幅に改善する技術である。 KRパイプラインはさまざまなデータセットでテストされており、網膜画像から臓器スキャンまで、非常に異質な6つの医療画像データセットに焦点を当てている。 その結果、実データと合成データでトレーニングされたモデルと、実データでトレーニングされたモデルとの性能差が著しく低下した。 さらに、得られたモデルはメンバーシップ推論攻撃に対するほぼ完全な免疫を示し、従来の手法で訓練されたモデルに欠けているプライバシー特性を示す。

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