論文の概要: Beyond the Generative Learning Trilemma: Generative Model Assessment in Data Scarcity Domains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.10555v1
• Date: Mon, 14 Apr 2025 13:15:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:12:13.192455
• Title: Beyond the Generative Learning Trilemma: Generative Model Assessment in Data Scarcity Domains
• Title（参考訳）: ジェネレーティブ・ラーニング・トリレンマを超えて:データスカシティ・ドメインにおけるジェネレーティブ・モデルアセスメント
• Authors: Marco Salmè, Lorenzo Tronchin, Rosa Sicilia, Paolo Soda, Valerio Guarrasi,
• Abstract要約: 深層生成モデル(Deep Generative Models, DGM)は、生成学習のトリレムマを満たす合成データを生成する。 現実のシナリオにおけるDGMの適用性を確保する上で重要な要素である、実用性、堅牢性、プライバシを含むように、トライレンマを拡張します。 本研究は、生成学習トリレンマの範囲を広げ、それを現実世界の要求と整合させ、特定のアプリケーションに適したDGMを選択するための実用的なガイダンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2769300783938085
• License:
• Abstract: Data scarcity remains a critical bottleneck impeding technological advancements across various domains, including but not limited to medicine and precision agriculture. To address this challenge, we explore the potential of Deep Generative Models (DGMs) in producing synthetic data that satisfies the Generative Learning Trilemma: fidelity, diversity, and sampling efficiency. However, recognizing that these criteria alone are insufficient for practical applications, we extend the trilemma to include utility, robustness, and privacy, factors crucial for ensuring the applicability of DGMs in real-world scenarios. Evaluating these metrics becomes particularly challenging in data-scarce environments, as DGMs traditionally rely on large datasets to perform optimally. This limitation is especially pronounced in domains like medicine and precision agriculture, where ensuring acceptable model performance under data constraints is vital. To address these challenges, we assess the Generative Learning Trilemma in data-scarcity settings using state-of-the-art evaluation metrics, comparing three prominent DGMs: Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), and Diffusion Models (DMs). Furthermore, we propose a comprehensive framework to assess utility, robustness, and privacy in synthetic data generated by DGMs. Our findings demonstrate varying strengths among DGMs, with each model exhibiting unique advantages based on the application context. This study broadens the scope of the Generative Learning Trilemma, aligning it with real-world demands and providing actionable guidance for selecting DGMs tailored to specific applications.
• Abstract（参考訳）: データ不足は、医学や精密農業など、さまざまな分野の技術的進歩を妨げる重要なボトルネックであり続けている。 この課題に対処するために、我々は、生成学習のトリレンマを満たす合成データを生成するための深層生成モデル(DGM)の可能性を探る:忠実さ、多様性、サンプリング効率。 しかし、これらの基準だけでは実用には不十分であることを認識し、実世界のシナリオにおけるDGMの適用性を確保する上で重要な要素である実用性、堅牢性、プライバシを含むトリレンマを拡張した。 DGMは伝統的に、最適なパフォーマンスを得るために大規模なデータセットに依存しているため、これらのメトリクスを評価することは特に困難になる。 この制限は医学や精密農業などの分野で特に顕著であり、データ制約下で許容されるモデル性能を保証することが不可欠である。 これらの課題に対処するため、我々は、最先端評価指標を用いてデータスカシティ設定における生成学習トリレンマを評価し、変分オートエンコーダ(VAE)、GAN(Generative Adversarial Network)、拡散モデル(DM)の3つの著名なDGMを比較した。 さらに、DGMが生成する合成データの有用性、堅牢性、およびプライバシーを評価するための包括的なフレームワークを提案する。 以上の結果から,DGMの長所は様々であり,各モデルには,適用状況に基づく独自の長所が認められた。 本研究は、生成学習トリレンマの範囲を広げ、それを現実世界の要求と整合させ、特定のアプリケーションに適したDGMを選択するための実用的なガイダンスを提供する。

関連論文リスト

• Deep Generative Models with Hard Linear Equality Constraints [24.93865980946986]
  本稿では,DGMにハード制約を強制し,制約に準拠したデータを生成する確率論的健全なアプローチを提案する。 5つの画像データセットと3つの科学的応用に関する様々なDGMモデルアーキテクチャを用いて実験を行った。 ジェネレーションにおける制約の満足度を保証するだけでなく、各ベンチマークの他のメソッドよりも優れた生成性能をアーカイブしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-08T02:53:32Z)
• Generate to Discriminate: Expert Routing for Continual Learning [59.71853576559306]
  Generate to Discriminate (G2D) は、合成データを利用してドメイン識別器を訓練する連続学習手法である。 我々は、G2Dが視覚と言語の両方におけるタスクにおいて、競争力のあるドメイン・インクリメンタル・ラーニング手法より優れていることを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-22T13:16:28Z)
• KIPPS: Knowledge infusion in Privacy Preserving Synthetic Data Generation [0.0]
  生成的ディープラーニングモデルは、ドメイン制約のある離散的および非ガウス的特徴をモデル化するのに苦労する。 生成モデルは、プライバシーリスクであるセンシティブな機能を繰り返す合成データを生成する。 本稿では,知識グラフから知識グラフにドメインと規則的知識を注入する新しいモデルKIPPSを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-25T19:50:03Z)
• Artificial Inductive Bias for Synthetic Tabular Data Generation in Data-Scarce Scenarios [8.062368743143388]
  本稿では,限られた実データ環境下でDGM(Deep Generative Models)を用いて,現実的で信頼性の高い合成データを生成する手法を提案する。 本稿では,移動学習とメタ学習技術を用いて,DGMにおける人工的帰納バイアスを生成する方法を提案する。 我々は,2つの最先端DGM,すなわち変分オートエンコーダとジェネレーティブ・アダクティブ・アダクティブ・ネットワークを用いて,人工的帰納バイアスがより優れた合成データ品質をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T12:53:42Z)
• GenBench: A Benchmarking Suite for Systematic Evaluation of Genomic Foundation Models [56.63218531256961]
  我々はGenomic Foundation Modelsの有効性を評価するためのベンチマークスイートであるGenBenchを紹介する。 GenBenchはモジュラーで拡張可能なフレームワークを提供し、様々な最先端の方法論をカプセル化している。 本稿では,タスク固有性能におけるモデルアーキテクチャとデータセット特性の相互作用のニュアンス解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-01T08:01:05Z)
• How Realistic Is Your Synthetic Data? Constraining Deep Generative Models for Tabular Data [57.97035325253996]
  本稿では,制約付き深部生成モデル(C-DGM)をリアルな合成データモデルに変換する方法について述べる。 C-DGMは、制約によって表現される背景知識を活用して、標準知識より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-07T13:22:05Z)
• Model Stealing Attack against Graph Classification with Authenticity, Uncertainty and Diversity [80.16488817177182]
  GNNは、クエリ許可を通じてターゲットモデルを複製するための悪行であるモデル盗難攻撃に対して脆弱である。 異なるシナリオに対応するために,3つのモデルステルス攻撃を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T05:42:31Z)
• Genetic InfoMax: Exploring Mutual Information Maximization in High-Dimensional Imaging Genetics Studies [50.11449968854487]
  遺伝子ワイド・アソシエーション(GWAS)は、遺伝的変異と特定の形質の関係を同定するために用いられる。 画像遺伝学の表現学習は、GWASによって引き起こされる固有の課題により、ほとんど探索されていない。 本稿では,GWAS の具体的な課題に対処するために,トランスモーダル学習フレームワーク Genetic InfoMax (GIM) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T03:59:21Z)
• GS-WGAN: A Gradient-Sanitized Approach for Learning Differentially Private Generators [74.16405337436213]
  我々は、GS-WGAN(Gradient-sanitized Wasserstein Generative Adrial Networks)を提案する。 GS-WGANは、厳格なプライバシー保証を備えた機密データの衛生的な形式での公開を可能にする。 このアプローチは、複数のメトリクスにわたる最先端のアプローチよりも一貫して優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-15T10:01:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。