Beyond the Three Challenges of Generative Learning: Evaluation of Generative Models in the Context of Data Scarcity

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内容提要

本研究探讨深度生成模型在合成数据生成中的潜力,重点分析其效用、鲁棒性和隐私保护。比较了变分自编码器、生成对抗网络和扩散模型,并提出了评估合成数据可靠性的框架,展示了不同模型的独特优势。

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