ClueGAIN：迁移学习在生成对抗插补网络（GAIN）上的应用
机器学习
2023-02-08 v1
摘要
许多研究尝试用多种方法解决缺失数据问题。其中，生成对抗插补网络（GAIN）首次被用于借助生成对抗网络（GAN）插补数据并取得了良好结果。后续研究尝试结合多种方法以改进其部分局限。本研究首次提出ClueGAIN，将迁移学习引入GAIN以解决高缺失率数据集上插补性能差的问题。ClueGAIN也可用于度量数据集间相似性以探索其潜在联系。
引用
@article{arxiv.2302.03140,
title = {ClueGAIN: Application of Transfer Learning On Generative Adversarial Imputation Nets (GAIN)},
author = {Simiao Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.03140},
year = {2023}
}