論文の概要: Statistical Guarantees in Synthetic Data through Conformal Adversarial Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.17058v2
- Date: Fri, 25 Apr 2025 19:52:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.150696
- Title: Statistical Guarantees in Synthetic Data through Conformal Adversarial Generation
- Title（参考訳）: 共形逆数生成による合成データの統計的保証
- Authors: Rahul Vishwakarma, Shrey Dharmendra Modi, Vishwanath Seshagiri,
- Abstract要約: 既存の生成モデルは魅力的な合成サンプルを生成するが、基礎となるデータ分布との関係に関する厳密な統計的保証は欠如している。
本稿では,共形予測手法をGAN(Generative Adrial Networks)に組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
このアプローチは、CGAN(Conformalized GAN)と呼ばれ、従来のGANの生成能力を維持しながら、キャリブレーション特性の強化を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The generation of high-quality synthetic data presents significant challenges in machine learning research, particularly regarding statistical fidelity and uncertainty quantification. Existing generative models produce compelling synthetic samples but lack rigorous statistical guarantees about their relation to the underlying data distribution, limiting their applicability in critical domains requiring robust error bounds. We address this fundamental limitation by presenting a novel framework that incorporates conformal prediction methodologies into Generative Adversarial Networks (GANs). By integrating multiple conformal prediction paradigms including Inductive Conformal Prediction (ICP), Mondrian Conformal Prediction, Cross-Conformal Prediction, and Venn-Abers Predictors, we establish distribution-free uncertainty quantification in generated samples. This approach, termed Conformalized GAN (cGAN), demonstrates enhanced calibration properties while maintaining the generative power of traditional GANs, producing synthetic data with provable statistical guarantees. We provide rigorous mathematical proofs establishing finite-sample validity guarantees and asymptotic efficiency properties, enabling the reliable application of synthetic data in high-stakes domains including healthcare, finance, and autonomous systems.
- Abstract（参考訳）: 高品質な合成データの生成は、特に統計的忠実度と不確かさの定量化に関して、機械学習研究において大きな課題を呈している。
既存の生成モデルは、魅力的な合成サンプルを生成するが、基礎となるデータ分布との関係に関する厳密な統計的保証が欠如しており、堅牢なエラー境界を必要とする臨界領域における適用性が制限されている。
本稿では,共形予測手法をGAN(Generative Adversarial Networks)に組み込んだ新しいフレームワークを提案する。
Inductive Conformal Prediction (ICP)、Mondrian Conformal Prediction、Cross-Conformal Prediction、Venn-Abers Predictorsを含む複数の共形予測パラダイムを統合することにより、生成したサンプルに分布のない不確実性定量化を確立する。
このアプローチは、CGAN(Conformalized GAN)と呼ばれ、従来のGANの生成能力を維持しながらキャリブレーション特性を向上し、証明可能な統計的保証を持つ合成データを生成する。
本稿では, 医療, 金融, 自律システムなどの高度領域において, 合成データの信頼性の高い適用を可能にする, 有限サンプル妥当性保証と漸近的効率性を確立する厳密な数学的証明を提供する。
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