[论文解读] Machine Learning for Synthetic Data Generation: A Review

Yingzhou Lu, Chen, Lulu+7 more|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2023

Privacy-Preserving Technologies in Data被引用 80

一句话总结

本论文提供了关于机器学习模型在跨领域、架构、隐私和公平性考量方面生成合成数据的全面系统综述，概述方法、应用与挑战。

ABSTRACT

Machine learning heavily relies on data, but real-world applications often encounter various data-related issues. These include data of poor quality, insufficient data points leading to under-fitting of machine learning models, and difficulties in data access due to concerns surrounding privacy, safety, and regulations. In light of these challenges, the concept of synthetic data generation emerges as a promising alternative that allows for data sharing and utilization in ways that real-world data cannot facilitate. This paper presents a comprehensive systematic review of existing studies that employ machine learning models for the purpose of generating synthetic data. The review encompasses various perspectives, starting with the applications of synthetic data generation, spanning computer vision, speech, natural language processing, healthcare, and business domains. Additionally, it explores different machine learning methods, with particular emphasis on neural network architectures and deep generative models. The paper also addresses the crucial aspects of privacy and fairness concerns related to synthetic data generation. Furthermore, this study identifies the challenges and opportunities prevalent in this emerging field, shedding light on the potential avenues for future research. By delving into the intricacies of synthetic data generation, this paper aims to contribute to the advancement of knowledge and inspire further exploration in synthetic data generation.

研究动机与目标

• 总结合成数据生成的当前状态、背景及其动机。
• 调查合成数据在现实世界中的影响力的应用领域（视觉、语音、NLP、医疗保健、商业、教育、定位数据、AIGC等）。
• 回顾用于合成数据生成的深度神经网络架构和深度生成模型。
• 讨论与合成数据相关的隐私、公平性和可信度等问题。
• 概述评估策略并识别未来研究的挑战与机遇。

提出的方法

• 描述合成数据的总体概念及其在解决数据质量、稀缺性和隐私问题中的作用。
• 总结代表性工作及使用 GAN、VAE、扩散模型、强化学习等生成方法的应用（如表 I 所列）。
• 回顾主要的神经网络架构（MLP、CNN、RNN、GNN、Transformer）及其与合成数据生成的相关性。
• 讨论合成数据中的隐私保护和公平性挑战及当前的缓解方法（第 V–VI 节）。
• 总结合成数据质量的一般评估策略（第 VIII 节）并概述部署挑战（第 IX 节）。

实验结果

研究问题

• RQ1 在跨领域中，用于生成合成数据的主要机器学习方法和架构有哪些？
• RQ2 哪些多样化的应用领域从合成数据中受益，生成的数据如何满足特定领域的需求？
• RQ3 合成数据带来哪些隐私和公平性方面的担忧，又如何进行缓解？
• RQ4 存在哪些评估方法来评估合成数据的质量和实用性，仍面临哪些挑战？

主要发现

• 合成数据生成覆盖多个领域，包括视觉、语音、NLP、医疗保健、金融、教育和定位数据。
• 深度生成模型（GAN、VAE、扩散模型）和强化学习对于产生高质量的合成数据具有核心作用。
• 隐私和公平性是关键关注点，合成数据可能泄露敏感信息或继承偏见，促使对保护措施和安全措施进行审查。
• 存在多种评估合成数据质量的策略，但在标准化、可信度和部署方面仍存在挑战。
• 表 I 突出显示跨应用、生成方法、数据集和架构的代表性工作，展示了该领域的广度。