An evaluation framework for synthetic data generation models

现如今，使用合成数据作为一种成本效益高的策略来增强数据增广、提高机器学习模型性能以及解决与敏感数据隐私相关的问题已经变得越来越流行。因此，确保生成的合成数据质量，即准确地表现真实数据，具有至关重要的意义。在这项工作中，我们提出了一个新的框架，用于评估合成数据生成模型开发高质量合成数据的能力。所提出的方法能够提供有关评估框架和比较模型排名的强有力的统计和理论信息。两个使用案例场景展示了所提出的框架评估合成数据生成模型生成高质量数据的能力的适用性。实现代码可在 https://github.com/novelcore/synthetic_data_evaluation_framework 找到。

提高合成数据生成模型的质量，确保生成的数据能够准确地代表真实数据。

提出了一种新的框架，用于评估合成数据生成模型生成高质量合成数据的能力。该框架能够提供强有力的统计和理论信息，以评估框架和模型的排名。

论文提供了两个使用案例来展示所提出的框架在评估合成数据生成模型生成高质量数据的能力方面的适用性。研究者还提供了代码开源。

最近的研究集中在合成数据生成领域的技术和算法方面，如GAN、VAE等。