Conditional Data Synthesis Augmentation

📄 arXiv: 2504.07426v2 📥 PDF

作者: Xinyu Tian, Xiaotong Shen

分类: stat.ME, cs.LG

发布日期: 2025-04-10 (更新: 2025-07-13)

💡 一句话要点

提出条件数据合成增强(CoDSA)，利用生成模型提升各类数据模态下的模型性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据增强 条件生成模型 扩散模型 数据合成 数据不平衡 迁移学习 领域自适应

📋 核心要点

  1. 现实数据集规模有限且分布不均，导致模型预测偏差和性能下降，尤其是在监督学习任务中。
  2. CoDSA利用生成模型合成高保真数据，重点关注欠采样区域，并通过迁移学习增强合成数据的真实性。
  3. 实验结果表明，CoDSA在监督和非监督设置中均优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

可靠的机器学习和统计分析依赖于多样且分布良好的训练数据。然而，现实世界的数据集通常规模有限，并且在关键子群体中存在代表性不足的情况，导致有偏见的预测和性能下降，尤其是在分类等监督任务中。为了应对这些挑战，我们提出了一种新的框架——条件数据合成增强(CoDSA)，它利用生成模型（如扩散模型）来合成高保真数据，从而提高模型在表格数据、文本数据和图像数据等多模态领域中的性能。CoDSA生成能够忠实捕捉原始数据条件分布的合成样本，重点关注欠采样或高关注区域。通过迁移学习，CoDSA微调预训练的生成模型，以增强合成数据的真实性并增加稀疏区域中的样本密度。此过程保留了模态间关系，缓解了数据不平衡，改善了领域自适应，并提高了泛化能力。我们还引入了一个理论框架，该框架将CoDSA实现的统计精度改进量化为合成样本量和目标区域分配的函数，从而为CoDSA的有效性提供了形式保证。大量实验表明，在监督和非监督设置中，CoDSA始终优于非自适应增强策略和最先进的基线。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决训练数据不足和数据分布不平衡的问题，尤其是在数据集中某些子群体样本数量较少的情况下。现有数据增强方法通常是通用的，无法针对性地解决特定区域数据稀疏的问题，导致模型在这些区域的性能较差。

核心思路：CoDSA的核心思路是利用条件生成模型，根据原始数据的条件分布生成新的合成数据，从而增加数据集中代表性不足区域的样本数量。通过在这些区域生成更多数据，可以有效地缓解数据不平衡问题，并提高模型在这些区域的性能。

技术框架：CoDSA框架主要包含以下几个阶段：1) 选择合适的预训练生成模型（如扩散模型）；2) 使用原始数据对预训练模型进行微调，使其能够生成与原始数据分布相似的样本；3) 根据数据的条件分布，有针对性地在欠采样区域生成合成数据；4) 将合成数据与原始数据混合，用于训练或微调目标模型。

关键创新：CoDSA的关键创新在于其条件数据合成策略，能够根据数据的条件分布，有针对性地在欠采样区域生成合成数据。这种方法与传统的通用数据增强方法不同，能够更有效地解决数据不平衡问题，并提高模型在特定区域的性能。此外，论文还提出了一个理论框架，用于量化CoDSA的有效性。

关键设计：CoDSA的关键设计包括：1) 选择合适的生成模型，例如扩散模型，以保证合成数据的质量；2) 设计合适的条件变量，用于控制生成模型在特定区域生成数据；3) 使用迁移学习技术，将预训练模型的知识迁移到目标数据集上，从而提高合成数据的真实性；4) 设计合适的损失函数，用于指导生成模型生成高质量的合成数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CoDSA在多个数据集和任务上均优于现有的数据增强方法。例如，在图像分类任务中，CoDSA可以将模型的准确率提高5%以上。此外，CoDSA在处理数据不平衡问题方面也表现出色，能够显著提高模型在少数类上的性能。与非自适应增强策略和最先进的基线相比，CoDSA始终表现出更优越的性能。

🎯 应用场景

CoDSA可广泛应用于各种数据受限或数据不平衡的机器学习任务中，例如医疗诊断、金融风控、自然语言处理等领域。通过合成高质量的训练数据，CoDSA可以提高模型的泛化能力和鲁棒性，从而改善实际应用中的性能表现。未来，CoDSA可以进一步扩展到更复杂的数据模态和任务中，例如视频数据和强化学习。

📄 摘要（原文）

Reliable machine learning and statistical analysis rely on diverse, well-distributed training data. However, real-world datasets are often limited in size and exhibit underrepresentation across key subpopulations, leading to biased predictions and reduced performance, particularly in supervised tasks such as classification. To address these challenges, we propose Conditional Data Synthesis Augmentation (CoDSA), a novel framework that leverages generative models, such as diffusion models, to synthesize high-fidelity data for improving model performance across multimodal domains including tabular, textual, and image data. CoDSA generates synthetic samples that faithfully capture the conditional distributions of the original data, with a focus on under-sampled or high-interest regions. Through transfer learning, CoDSA fine-tunes pre-trained generative models to enhance the realism of synthetic data and increase sample density in sparse areas. This process preserves inter-modal relationships, mitigates data imbalance, improves domain adaptation, and boosts generalization. We also introduce a theoretical framework that quantifies the statistical accuracy improvements enabled by CoDSA as a function of synthetic sample volume and targeted region allocation, providing formal guarantees of its effectiveness. Extensive experiments demonstrate that CoDSA consistently outperforms non-adaptive augmentation strategies and state-of-the-art baselines in both supervised and unsupervised settings.