Fugu-MT 論文翻訳(概要): Survey of Personalization Techniques for Federated Learning

論文の概要: Survey of Personalization Techniques for Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08673v1
Date: Thu, 19 Mar 2020 10:47:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-22 03:50:36.701408
Title: Survey of Personalization Techniques for Federated Learning
Title（参考訳）: フェデレーション学習のためのパーソナライズ手法の検討
Authors: Viraj Kulkarni, Milind Kulkarni, Aniruddha Pant
Abstract要約: フェデレートされた機械学習は、プライバシを損なうことなく、プライベートな分散データから機械学習モデルを学習することを可能にする。本稿では、パーソナライズの必要性を強調し、このトピックに関する最近の研究について調査する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08594140167290096
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning enables machine learning models to learn from private decentralized data without compromising privacy. The standard formulation of federated learning produces one shared model for all clients. Statistical heterogeneity due to non-IID distribution of data across devices often leads to scenarios where, for some clients, the local models trained solely on their private data perform better than the global shared model thus taking away their incentive to participate in the process. Several techniques have been proposed to personalize global models to work better for individual clients. This paper highlights the need for personalization and surveys recent research on this topic.
Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning)は、プライバシを損なうことなく、プライベートな分散データからマシンラーニングモデルを学習可能にする。連合学習の標準的な定式化は、すべてのクライアントに対してひとつの共有モデルを生成する。デバイス間でのデータの非iid分布による統計的不均一性は、一部のクライアントにとって、プライベートデータのみをトレーニングしたローカルモデルの方が、グローバルな共有モデルよりもパフォーマンスが良いというシナリオに繋がることが多い。個々のクライアントのために、グローバルモデルをパーソナライズするためのいくつかのテクニックが提案されている。本稿では、パーソナライズの必要性と、このトピックに関する最近の調査を紹介する。

関連論文リスト

Personalized Federated Learning via Stacking [0.0]
本稿では、クライアントが相互にプライバシ保護モデルを直接送信し、ベースモデルとして使用し、プライベートデータ上でメタモデルをトレーニングする、階層化された一般化に基づく新しいパーソナライズ手法を提案する。当社のアプローチは柔軟で、さまざまなプライバシ保護技術やモデルタイプを調整し、水平、ハイブリッド、垂直に分割されたフェデレーションに適用できます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-16T23:47:23Z)
Dirichlet-based Uncertainty Quantification for Personalized Federated Learning with Improved Posterior Networks [9.54563359677778]
本稿では,グローバルおよびパーソナライズされたモデルの中からモデルを選択可能なフェデレーション学習への新たなアプローチを提案する。これは、局所的およびグローバルな分布内および分布外データを検出するのに役立つ予測不確実性の慎重なモデリングによって達成される。一般的な実世界の画像データセットに対する総合的な実験的評価は、アウト・オブ・ディストリビューション・データの存在下でのモデルの優れた性能を示している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T14:30:05Z)
Visual Prompt Based Personalized Federated Learning [83.04104655903846]
pFedPTと呼ばれる画像分類タスクのための新しいPFLフレームワークを提案し、クライアントのローカルデータ配信情報を暗黙的に表現するためにパーソナライズされた視覚的プロンプトを利用する。 CIFAR10とCIFAR100データセットの実験では、pFedPTは様々な設定でいくつかの最先端(SOTA)PFLアルゴリズムより優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-15T15:02:15Z)
PerFED-GAN: Personalized Federated Learning via Generative Adversarial Networks [46.17495529441229]
フェデレーション学習(Federated Learning)は、AI依存のIoTアプリケーションをデプロイするために使用できる分散機械学習手法である。本稿では,協調学習とGANに基づく連合学習手法を提案する。提案手法は,クライアントのモデルアーキテクチャとデータ分布が大きく異なる場合,既存手法の精度を平均42%向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-18T12:08:46Z)
Personalization Improves Privacy-Accuracy Tradeoffs in Federated Optimization [57.98426940386627]
局所的な学習とプライベートな集中学習の協調は、総合的に有用であり、精度とプライバシのトレードオフを改善していることを示す。合成および実世界のデータセットに関する実験により理論的結果について述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-10T20:44:44Z)
Personalized Federated Learning through Local Memorization [10.925242558525683]
フェデレーション学習により、クライアントはデータをローカルに保ちながら、統計的モデルを協調的に学習することができる。最近のパーソナライズされた学習方法は、他のクライアントで利用可能な知識を活用しながら、各クライアントに対して別々のモデルを訓練する。本稿では,この手法が最先端手法よりも精度と公平性を著しく向上することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-17T19:40:07Z)
Personalized Federated Learning with First Order Model Optimization [76.81546598985159]
そこで我々は,各クライアントが他のクライアントと連携して,クライアント固有の目的ごとのより強力なモデルを得る,フェデレーション学習の代替案を提案する。基礎となるデータ分布やクライアントの類似性に関する知識を前提とせず、各クライアントが関心のある任意のターゲット分布を最適化できるようにします。この手法は既存の代替品を上回り、ローカルデータ配信以外の転送のようなパーソナライズされたFLの新機能を可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-15T19:30:29Z)
Specialized federated learning using a mixture of experts [0.6974741712647655]
連合学習では、クライアントは分散化されたローカルクライアントデータに基づいてトレーニングされたグローバルモデルを共有する。フェデレートされた設定で各クライアントのパーソナライズされたモデルを学習するための代替手法を提案する。以上の結果から,これらの設定におけるデバイスに対するパーソナライズされたモデルとして,エキスパートモデルの混合が適していることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-05T14:43:57Z)
Federated Mutual Learning [65.46254760557073]
Federated Mutual Leaning (FML)は、クライアントが汎用モデルとパーソナライズされたモデルを独立してトレーニングすることを可能にする。実験により、FMLは一般的なフェデレート学習環境よりも優れた性能が得られることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-27T09:35:03Z)
Decentralised Learning from Independent Multi-Domain Labels for Person Re-Identification [69.29602103582782]
ディープラーニングは多くのコンピュータビジョンタスクで成功している。しかし、プライバシー問題に対する意識の高まりは、特に人物の再識別(Re-ID)において、ディープラーニングに新たな課題をもたらす。我々は,複数のプライバシ保護されたローカルモデル(ローカルクライアント)を同時に学習することにより,汎用的なグローバルモデル(中央サーバ)を構築するための,フェデレート・パーソナライゼーション(FedReID)と呼ばれる新しいパラダイムを提案する。このクライアントサーバ共同学習プロセスは、プライバシコントロールの下で反復的に実行されるため、分散データを共有したり、収集したりすることなく、分散学習を実現することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-07T13:32:33Z)

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。