双判别器类条件表格 GAN
机器学习
2021-12-06 v2
摘要
本文提出一种双判别器 GAN，用于合成包含连续、二值与离散列的表格数据集。我们提出的方法采用一种适配的预处理方案以及面向生成器网络的新型条件项，以更有效地捕捉输入样本分布。此外，我们为判别器网络设计了简洁而有效的架构，旨在为生成器提供更具判别力的梯度信息。我们在四个基准公开数据集上的实验结果证实了我们的 GAN 在似然拟合度指标与机器学习效能方面的优越性能。
引用
@article{arxiv.2111.06549,
title = {Bi-Discriminator Class-Conditional Tabular GAN},
author = {Mohammad Esmaeilpour and Nourhene Chaalia and Adel Abusitta and Francois-Xavier Devailly and Wissem Maazoun and Patrick Cardinal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.06549},
year = {2021}
}
备注
Submitted to Elsevier Pattern Recognition Letter