論文の概要: Unsupervised Model Personalization while Preserving Privacy and Scalability: An Open Problem

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13296v1
• Date: Mon, 30 Mar 2020 09:35:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 08:32:47.756750
• Title: Unsupervised Model Personalization while Preserving Privacy and Scalability: An Open Problem
• Title（参考訳）: プライバシーとスケーラビリティを維持しながら教師なしモデルパーソナライゼーション:オープンな問題
• Authors: Matthias De Lange, Xu Jia, Sarah Parisot, Ales Leonardis, Gregory Slabaugh, Tinne Tuytelaars
• Abstract要約: 本研究では,非教師なしモデルパーソナライゼーションの課題について検討する。 この問題を探求するための新しいDual User-Adaptation Framework(DUA)を提供する。 このフレームワークは、サーバ上のモデルパーソナライズとユーザデバイス上のローカルデータ正規化に柔軟にユーザ適応を分散させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.21502268698577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work investigates the task of unsupervised model personalization, adapted to continually evolving, unlabeled local user images. We consider the practical scenario where a high capacity server interacts with a myriad of resource-limited edge devices, imposing strong requirements on scalability and local data privacy. We aim to address this challenge within the continual learning paradigm and provide a novel Dual User-Adaptation framework (DUA) to explore the problem. This framework flexibly disentangles user-adaptation into model personalization on the server and local data regularization on the user device, with desirable properties regarding scalability and privacy constraints. First, on the server, we introduce incremental learning of task-specific expert models, subsequently aggregated using a concealed unsupervised user prior. Aggregation avoids retraining, whereas the user prior conceals sensitive raw user data, and grants unsupervised adaptation. Second, local user-adaptation incorporates a domain adaptation point of view, adapting regularizing batch normalization parameters to the user data. We explore various empirical user configurations with different priors in categories and a tenfold of transforms for MIT Indoor Scene recognition, and classify numbers in a combined MNIST and SVHN setup. Extensive experiments yield promising results for data-driven local adaptation and elicit user priors for server adaptation to depend on the model rather than user data. Hence, although user-adaptation remains a challenging open problem, the DUA framework formalizes a principled foundation for personalizing both on server and user device, while maintaining privacy and scalability.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,非教師付きモデルパーソナライゼーションの課題について検討する。 我々は,高容量サーバが多数のリソース制限されたエッジデバイスと対話し,スケーラビリティとローカルデータプライバシに強い要件を課す現実的なシナリオを考察する。 我々は,この課題を継続的な学習パラダイムの中で解決することを目指しており,この問題を探求するための新しいDual User-Adaptation framework(DUA)を提供する。 このフレームワークは柔軟にユーザ適応をサーバ上のモデルパーソナライゼーションとユーザデバイス上のローカルデータ正規化に切り離し、スケーラビリティとプライバシ制約に関する望ましい特性を持つ。 まず、サーバ上でタスク固有のエキスパートモデルの漸進的な学習を導入し、その後、隠蔽された教師なしのユーザを用いて集約する。 アグリゲーションは再トレーニングを避けるが、ユーザは事前にセンシティブな生ユーザーデータを隠蔽し、教師なしの適応を許可する。 第二に、ローカルユーザ適応はドメイン適応視点を取り入れ、バッチ正規化パラメータをユーザデータに適合させる。 我々は,MNISTとSVHNの組み合わせで数値を分類し,カテゴリの異なる先行と,MIT屋内シーン認識のための10倍の変換を用いた様々な経験的ユーザ構成を探索する。 広範な実験は、データ駆動のローカル適応に有望な結果をもたらし、ユーザデータではなくモデルに依存するように、サーバ適応のユーザプライオリティを導き出す。 したがって、ユーザ適応は依然として困難なオープン問題であるが、duaフレームワークはプライバシとスケーラビリティを維持しつつ、サーバとユーザデバイスの両方をパーソナライズするための原則的な基盤を定式化している。

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