論文の概要: MGMD-GAN: Generalization Improvement of Generative Adversarial Networks with Multiple Generator Multiple Discriminator Framework Against Membership Inference Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07803v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 10:43:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:46:14.554727
• Title: MGMD-GAN: Generalization Improvement of Generative Adversarial Networks with Multiple Generator Multiple Discriminator Framework Against Membership Inference Attacks
• Title（参考訳）: MGMD-GAN:マルチジェネレータ・マルチディスクリミネータによるジェネレーション・ディバイザ・ネットワークの汎用化
• Authors: Nirob Arefin,
• Abstract要約: 我々は、複数のジェネレータと複数の識別器(MGMD-GAN)で構成される新しいGANフレームワークを提案する。 本稿では,複数のジェネレータと複数識別器(MGMD-GAN)で構成される新しいGANフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GAN) are among the widely used Generative models in various applications. However, the original GAN architecture may memorize the distribution of the training data and, therefore, poses a threat to Membership Inference Attacks. In this work, we propose a new GAN framework that consists of Multiple Generators and Multiple Discriminators (MGMD-GAN). Disjoint partitions of the training data are used to train this model and it learns the mixture distribution of all the training data partitions. In this way, our proposed model reduces the generalization gap which makes our MGMD-GAN less vulnerable to Membership Inference Attacks. We provide an experimental analysis of our model and also a comparison with other GAN frameworks.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、様々なアプリケーションで広く使われているジェネレーティブモデルの一つである。 しかし、元のGANアーキテクチャはトレーニングデータの分布を記憶し、したがってメンバーシップ推論攻撃に脅威をもたらす可能性がある。 本稿では,複数のジェネレータと複数の識別器(MGMD-GAN)で構成される新しいGANフレームワークを提案する。 トレーニングデータの分離パーティションは、このモデルをトレーニングするために使用され、トレーニングデータパーティションの混合分布を学習する。 このようにして、提案したモデルは、MGMD-GANがメンバーシップ推論攻撃に弱いように、一般化ギャップを小さくする。 我々は、モデルの実験的な分析と、他のGANフレームワークとの比較を提供する。

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