Jul, 2024
数据稀缺场景下合成表格数据生成的人工归纳偏好
Artificial Inductive Bias for Synthetic Tabular Data Generation in Data-Scarce Scenarios
Patricia A. Apellániz, Ana Jiménez, Borja Arroyo Galende, Juan Parras, Santiago Zazo
TL;DR通过在有限真实数据环境下使用深度生成模型（Deep Generative Models, DGMs）生成逼真可靠的合成表格数据，该论文提出了一种新颖的方法，通过转移学习和元学习技术在 DGM 中生成人工归纳偏差。其中，采用预训练和模型平均等转移学习策略优于采用元学习方法，例如模型无关元学习和领域随机搜索。通过验证方法，使用变分自动编码器和生成对抗网络两种最先进的 DGM，表明我们的人工归纳偏差可提供更高质量的合成数据，通过 Jensen-Shannon 散度测量，相对收益可达 50％。该方法具有广泛适用性于各种 DGM 和机器学习任务，特别适用于数据稀缺常见的领域，如卫生保健和金融。