This thesis investigates the effectiveness of Tabular Variational Auto Encoders (TVAEs) in generating high-quality synthetic tabular data and assesses their compliance with differential privacy principles. The study shows that while TVAEs are better than VAEs at generating synthetic data that faithfully reproduces the distribution of real data as measured by the Synthetic Data Vault (SDV) metrics, the latter does not guarantee that the synthetic data is up to the task in practical industrial applications. In particular, models trained on TVAE-generated data from the Creditcards dataset are ineffective. The author also explores various optimisation methods on TVAE, such as Gumbel Max Trick, Drop Out (DO) and Batch Normalization, while pointing out that techniques frequently used to improve two-dimensional TVAE, such as Kullback–Leibler Warm-Up and B Disentanglement, are not directly transferable to the one-dimensional context. However, differential privacy to TVAE was not implemented due to time constraints and inconclusive results. The study nevertheless highlights the benefits of stabilising training with the Differential Privacy - Stochastic Gradient Descent (DP-SGD), as with a dropout, and the existence of an optimal equilibrium point between the constraints of differential privacy and the number of training epochs in the model.

Denna avhandling undersöker hur effektiva Tabular Variational AutoEncoders (TVAE) är när det gäller att generera högkvalitativa syntetiska tabelldata och utvärderar deras överensstämmelse med differentierade integritetsprinciper. Studien visar att även om TVAE är bättre än VAE på att generera syntetiska data som troget återger fördelningen av verkliga data mätt med Synthetic Data Vault (SDV), garanterar det senare inte att de syntetiska data är upp till uppgiften i praktiska industriella tillämpningar. I synnerhet är modeller som tränats på TVAE-genererade data från Creditcards-datasetet ineffektiva. Författaren undersöker också olika optimeringsmetoder för TVAE, såsom Gumbel Max Trick, DO och Batch Normalization, samtidigt som han påpekar att tekniker som ofta används för att förbättra tvådimensionell TVAE, såsom Kullback-Leibler Warm-Up och B Disentanglement, inte är direkt överförbara till det endimensionella sammanhanget. På grund av tidsbegränsningar och redan ofullständiga resultat implementerades dock inte differentierad integritet för TVAE. Studien belyser ändå fördelarna med att stabilisera träningen med Differential Privacy - Stochastic Gradient Descent (DP-SGD), som med en drop-out, och förekomsten av en optimal jämviktspunkt mellan begränsningarna för differential privacy och antalet träningsepoker i modellen.