摘要：在机器学习和数据库等领域,高质量数据集的合成一直以来是一个非常重要且充满挑战性的问题.其中,合成的高质量数据集可用来改善模型,尤其是深度学习模型的训练过程.一个健壮的模型训练过程需要大量已标注的数据集,获取这些数据集的一种方法是通过领域专家的手动标注,这种方法不仅代价大还容易出错,因此由模型自动合成高质量数据集的方法更为合理.近年来,由于计算机视觉领域的飞速发展,已经有不少致力于图像数据集合成的研究,但是这些模型不能直接应用在结构化数据表上,并且据调研,对这类数据的相关研究几乎没有.因此,提出了一个针对结构化数据表的生成模型TableGAN,该模型是生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)家族的一种变体,通过对抗训练的方式提高生成模型的性能.针对结构化数据的特征改变了传统GAN模型的内部结构,包括优化函数等,使其能够生成高质量的结构化数据用于改善模型的训练过程.通过在真实数据集上的大量实验表明了此模型的有效性,即在扩大后的数据集上训练模型的效果有明显提升.

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