本研究では、合成データ生成モデルの能力を評価し、高品質な合成データを生成するモデルを選択するための新しいフレームワークを提案した。このフレームワークは、複数の多変量評価テストを使用して各モデルが生成したデータの品質を測定し、Friedman Aligned-Ranks テストとFinner事後検定を使用して、モデルの順位付けと有意差の検定を行う。
提案されたフレームワークの主な利点は以下の通りである:
2つのユースケースシナリオを通じて、提案されたフレームワークの適用可能性と、生成された合成データの品質を評価する能力が示された。結果は、従来の評価手法では一致した結論が得られない場合でも、提案フレームワークを使用することで、合成データ生成モデルの性能を適切に評価し、最適なモデルを選択できることを示している。
إلى لغة أخرى
من محتوى المصدر
arxiv.org
الرؤى الأساسية المستخلصة من
by Ioannis E. L... في arxiv.org 04-16-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.08866.pdfاستفسارات أعمق