ICLR 2021：探讨合成数据生成与机器学习的未来

我们很高兴宣布，第一届合成数据生成研讨会将于2021年5月7日在ICLR 2021上以虚拟方式举行。

合成数据是解决两个不同问题的有力方案：数据限制和隐私风险。在标注数据有限的情况下，合成数据可用于增强训练数据，从而缓解过拟合。在保护隐私方面，数据管理者可以共享合成数据而非真实数据，这种方式既能保护用户隐私，又能保留原始数据的实用性。尽管这两种场景面临着诸如质量和公平性等相似的技术挑战，但它们通常被分开研究。本研讨会旨在加深我们对两种场景下合成数据生成所面临挑战的理解。

该研讨会由学术界和工业界的一批研究员组织，他们在隐私、公平性、医疗健康和机器学习鲁棒性等主题方面拥有专业知识。组织团队包括两位来自某中心的科学家：某中心外部安全服务团队的应用科学家Sergul Aydore和某中心机器学习团队的首席应用科学家Krishnaram Kenthapadi；哈佛大学的Haipeng Chen；韩国科学技术院的Edward Choi；谷歌DeepMind的Jamie Hayes；CISPA亥姆霍兹信息安全中心的Mario Fritz；以及哥伦比亚大学的Rachel Cummings。

我们的研讨会包括特邀演讲、投稿演讲、海报展示环节和小组讨论，吸引了多元化的研究者和实践者参与。我们荣幸地主办以下七场特邀演讲（按出场顺序）：

• 机器学习能彻底改变医疗保健吗？合成数据或许是答案，Mihaela van der Schaar，剑桥大学、艾伦·图灵研究所、加州大学洛杉矶分校
• 用于图像合成的生成模型，Jan Kautz，英伟达
• 使用生成对抗网络生成差分隐私合成数据，Jinsung Yoon，谷歌云AI
• 迈向金融合成数据，Manuela M. Veloso，摩根大通、卡内基梅隆大学
• 深度生成模型的偏见与泛化，Stefano Ermon，斯坦福大学
• 用于音乐生成的生成建模，Sander Dieleman，DeepMind
• 生成式人工智能的伦理考量，Emily Denton，谷歌伦理AI团队

研讨会收录了24篇论文，每篇论文都有一个单独的分会场用于海报展示。其中，以下七篇将进行口头报告：

• 用于模型选择的合成数据，Matan Fintz (某中心); Alon Shoshan (以色列理工学院); Nadav Bhonker (某中心); Igor Kviatkovsky (某中心); Gérard Medioni (南加州大学) (PDF)
• 用于合成训练数据生成的GAN集成，Gabriel Eilertsen (林雪平大学); Apostolia Tsirikoglou (林雪平大学); Claes Lundström (林雪平大学); Jonas Unger (林雪平大学) (PDF)
• 通过张量幻觉实现少样本学习，Michalis M. L. Lazarou (帝国理工学院); Tania Stathaki (帝国理工学院); Yannis Avrithis (法国国家信息与自动化研究所) (PDF)
• 利用公共数据实现实用的私有查询发布，Terrance Liu (卡内基梅隆大学); Giuseppe Vietri (明尼苏达大学); Thomas Steinke (谷歌); Jonathan Ullman (东北大学); Steven Wu (卡内基梅隆大学) (PDF)
• FFPDG：快速、公平和私密的数据生成，Weijie Xu (某中心); Jinjin Zhao (某中心); Francis Iannacci (某中心); Bo Wang (某中心) (PDF)
• 通过医学图像生成克服数据共享障碍：一项全面评估，August DuMont Schütte (马克斯·普朗克智能系统研究所); Jürgen Hetzel (蒂宾根大学医院); Sergios Gatidis (蒂宾根大学); Tobias Hepp (马克斯·普朗克智能系统研究所); Benedikt Dietz (苏黎世联邦理工学院); Stefan Bauer (马克斯·普朗克研究所); Patrick Schwab (苏黎世联邦理工学院) (PDF)
• 不完美的图像生成：GAN加剧面部数据偏见的影响，Niharika Jain (亚利桑那州立大学); Alberto Olmo (亚利桑那州立大学); Sailik Sengupta (亚利桑那州立大学); Lydia Manikonda (伦斯勒理工学院); Subbarao Kambhampati (亚利桑那州立大学) (PDF)

研讨会将以特邀演讲嘉宾参与的小组讨论和颁奖典礼作为结束。
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