Effiziente Generierung von Tabellendaten mit hoher Nützlichkeit durch Downstream-Feedback in Generativen Adversariellen Netzwerken

Durch den Einsatz von Feedback aus einem nachgelagerten Vorhersagemodell während des Trainings kann die Nützlichkeit von synthetischen Tabellendaten, die von einem Generativen Adversariellen Netzwerk (GAN) erzeugt werden, erheblich gesteigert werden.