論文の概要: Federated Visual Classification with Real-World Data Distribution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08082v3
- Date: Fri, 17 Jul 2020 14:25:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 09:23:06.018066
- Title: Federated Visual Classification with Real-World Data Distribution
- Title(参考訳): 実世界データを用いたフェデレーションビジュアル分類
- Authors: Tzu-Ming Harry Hsu, Hang Qi, and Matthew Brown
- Abstract要約: 我々は,FedAvg(Federated Averaging)アルゴリズムのベンチマークを用いて,実世界のデータ分布が分散学習に与える影響を特徴付ける。
種別とランドマーク分類のための2つの新しい大規模データセットを導入し,ユーザ毎のデータ分割を現実的に行う。
また、2つの新しいアルゴリズム(FedVC、FedIR)も開発しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.564468846277366
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Learning enables visual models to be trained on-device, bringing
advantages for user privacy (data need never leave the device), but challenges
in terms of data diversity and quality. Whilst typical models in the datacenter
are trained using data that are independent and identically distributed (IID),
data at source are typically far from IID. Furthermore, differing quantities of
data are typically available at each device (imbalance). In this work, we
characterize the effect these real-world data distributions have on distributed
learning, using as a benchmark the standard Federated Averaging (FedAvg)
algorithm. To do so, we introduce two new large-scale datasets for species and
landmark classification, with realistic per-user data splits that simulate
real-world edge learning scenarios. We also develop two new algorithms (FedVC,
FedIR) that intelligently resample and reweight over the client pool, bringing
large improvements in accuracy and stability in training. The datasets are made
available online.
- Abstract(参考訳): フェデレートラーニング(Federated Learning)は、デバイス上でのビジュアルモデルトレーニングを可能にし、ユーザのプライバシ(データがデバイスを離れる必要はない)にメリットをもたらすが、データの多様性と品質の面では課題がある。
データセンターの典型的なモデルは、独立で同一の分散データ(IID)を使って訓練されているが、ソースのデータは通常、IDから遠く離れている。
さらに、異なる量のデータは通常、各デバイスで利用可能である(不均衡)。
本研究では,これらの実世界のデータ分布が分散学習に与える影響を,FedAvg(Federated Averaging)アルゴリズムのベンチマークとして評価する。
そのために、種別とランドマーク分類のための2つの新しい大規模データセットを導入し、実際のエッジ学習シナリオをシミュレートするユーザ毎のデータ分割を現実的に実施した。
また、クライアントプール上でインテリジェントにサンプルと重み付けを行い、精度とトレーニングの安定性を大幅に向上させる2つの新しいアルゴリズム(fedvc、feder)も開発した。
データセットはオンラインで利用可能だ。
関連論文リスト
- Decoupled Federated Learning on Long-Tailed and Non-IID data with
Feature Statistics [20.781607752797445]
特徴統計量(DFL-FS)を用いた2段階分離型フェデレーション学習フレームワークを提案する。
最初の段階では、サーバは、マスキングされたローカル特徴統計クラスタリングによってクライアントのクラスカバレッジ分布を推定する。
第2段階では、DFL-FSは、グローバルな特徴統計に基づくフェデレーションされた特徴再生を使用して、長い尾を持つデータ分布へのモデルの適応性を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-13T09:24:59Z) - FLASH: Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities [54.80435317208111]
FLASH (Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities) は軽量かつ柔軟なクライアント選択アルゴリズムである。
ヘテロジニティの幅広い情報源の下で、最先端のFLフレームワークよりも優れています。
最先端のベースラインよりも大幅に、一貫性のある改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T20:04:39Z) - Benchmarking FedAvg and FedCurv for Image Classification Tasks [1.376408511310322]
本稿では,同じフェデレーションネットワークにおけるデータの統計的不均一性の問題に焦点をあてる。
FedAvg、FedProx、Federated Curvature(FedCurv)など、いくつかのフェデレートラーニングアルゴリズムがすでに提案されている。
この研究の副産物として、FLコミュニティからのさらなる比較を容易にするために使用したデータセットの非IIDバージョンをリリースします。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-31T10:13:01Z) - The Best of Both Worlds: Accurate Global and Personalized Models through
Federated Learning with Data-Free Hyper-Knowledge Distillation [17.570719572024608]
FedHKD (Federated Hyper-Knowledge Distillation) は、クライアントがローカルモデルを訓練するために知識蒸留に依存する新しいFLアルゴリズムである。
他のKDベースのpFLメソッドとは異なり、FedHKDはパブリックデータセットに依存したり、サーバに生成モデルをデプロイしたりしない。
さまざまなシナリオにおける視覚的データセットに関する広範な実験を行い、FedHKDがパーソナライズおよびグローバルモデルパフォーマンスの両方において、大幅な改善を提供することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-21T16:20:57Z) - Rethinking Data Heterogeneity in Federated Learning: Introducing a New
Notion and Standard Benchmarks [65.34113135080105]
我々は、現在のセットアップにおけるデータ不均一性の問題が必ずしも問題であるだけでなく、FL参加者にとって有益であることを示す。
私たちの観察は直感的である。
私たちのコードはhttps://github.com/MMorafah/FL-SC-NIIDで利用可能です。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T17:15:19Z) - FedDRL: Deep Reinforcement Learning-based Adaptive Aggregation for
Non-IID Data in Federated Learning [4.02923738318937]
異なるエッジデバイス(クライアント)にまたがるローカルデータの不均一な分散は、フェデレート学習における遅いモデルトレーニングと精度の低下をもたらす。
この研究は、実世界のデータセット、すなわちクラスタスキューで発生する新しい非IID型を導入している。
我々は,各クライアントのインパクト要因を適応的に決定するために,深層強化学習を用いた新しいFLモデルであるFedDRLを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-04T04:24:16Z) - Towards Fair Federated Learning with Zero-Shot Data Augmentation [123.37082242750866]
フェデレーション学習は重要な分散学習パラダイムとして登場し、サーバはクライアントデータにアクセスせずに、多くのクライアントがトレーニングしたモデルからグローバルモデルを集約する。
本稿では, 統計的不均一性を緩和し, フェデレートネットワークにおけるクライアント間での精度向上を図るために, ゼロショットデータ拡張を用いた新しいフェデレーション学習システムを提案する。
Fed-ZDAC (クライアントでのゼロショットデータ拡張によるフェデレーション学習) と Fed-ZDAS (サーバでのゼロショットデータ拡張によるフェデレーション学習) の2種類について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T18:23:54Z) - Exploiting Shared Representations for Personalized Federated Learning [54.65133770989836]
本稿では,クライアント間の共有データ表現と,クライアント毎のユニークなローカルヘッダを学習するための,新しいフェデレーション学習フレームワークとアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは, クライアント間の分散計算能力を利用して, 表現の更新毎に低次元の局所パラメータに対して, 多数の局所更新を行う。
この結果は、データ分布間の共有低次元表現を学習することを目的とした、幅広い種類の問題に対するフェデレーション学習以上の関心を持っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-14T05:36:25Z) - Omni-supervised Facial Expression Recognition via Distilled Data [120.11782405714234]
ネットワークトレーニングにおいて,信頼度の高いサンプルを多量のラベルのないデータで活用するためのオムニ教師付き学習を提案する。
我々は,新しいデータセットが学習したFERモデルの能力を大幅に向上させることができることを実験的に検証した。
そこで本研究では,生成したデータセットを複数のクラスワイド画像に圧縮するために,データセット蒸留戦略を適用することを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T09:36:51Z) - Multi-Center Federated Learning [62.57229809407692]
本稿では,フェデレート学習のための新しい多中心集約機構を提案する。
非IIDユーザデータから複数のグローバルモデルを学び、同時にユーザとセンタ間の最適なマッチングを導出する。
ベンチマークデータセットによる実験結果から,本手法はいくつかの一般的なフェデレーション学習法より優れていることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-03T09:14:31Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。