Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedCVT: Semi-supervised Vertical Federated Learning with Cross-view Training

論文の概要: FedCVT: Semi-supervised Vertical Federated Learning with Cross-view Training

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10838v3
Date: Sat, 15 Jun 2024 14:55:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-20 05:50:01.840968
Title: FedCVT: Semi-supervised Vertical Federated Learning with Cross-view Training
Title（参考訳）: FedCVT: クロスビュートレーニングによる半教師付き垂直的フェデレーション学習
Authors: Yan Kang, Yang Liu, Xinle Liang,
Abstract要約: フェデレート・クロスビュー・トレーニング(Federated Cross-view Training, FedCVT)は、縦型フェデレーション学習モデルの性能を向上させる半教師付き学習手法である。 FedCVTは独自のデータとモデルパラメータを共有する必要はなく、データのプライバシを保存する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.638604434238882
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated learning allows multiple parties to build machine learning models collaboratively without exposing data. In particular, vertical federated learning (VFL) enables participating parties to build a joint machine learning model based on distributed features of aligned samples. However, VFL requires all parties to share a sufficient amount of aligned samples. In reality, the set of aligned samples may be small, leaving the majority of the non-aligned data unused. In this article, we propose Federated Cross-view Training (FedCVT), a semi-supervised learning approach that improves the performance of the VFL model with limited aligned samples. More specifically, FedCVT estimates representations for missing features, predicts pseudo-labels for unlabeled samples to expand the training set, and trains three classifiers jointly based on different views of the expanded training set to improve the VFL model's performance. FedCVT does not require parties to share their original data and model parameters, thus preserving data privacy. We conduct experiments on NUS-WIDE, Vehicle, and CIFAR10 datasets. The experimental results demonstrate that FedCVT significantly outperforms vanilla VFL that only utilizes aligned samples. Finally, we perform ablation studies to investigate the contribution of each component of FedCVT to the performance of FedCVT. Code is available at https://github.com/yankang18/FedCVT
Abstract（参考訳）: フェデレートされた学習により、複数のパーティがデータを公開することなく、協調して機械学習モデルを構築することができる。特に、垂直連合学習(VFL)により、参加者は、アライメントされたサンプルの分散特徴に基づいて、共同機械学習モデルを構築することができる。しかしながら、VFLはすべての関係者に十分な量の一致したサンプルを共有することを要求する。実際には、アライメントされたサンプルの集合は小さくなり、非アライメントされたデータの大部分は使われないままである。本稿では,FedCVT(Federated Cross-view Training, FedCVT)を提案する。より具体的には、FedCVTは機能不足の表現を推定し、未ラベルのサンプルの擬似ラベルを予測してトレーニングセットを拡張し、拡張されたトレーニングセットの異なるビューに基づいて3つの分類器を共同で訓練し、VFLモデルの性能を改善する。 FedCVTは独自のデータとモデルパラメータを共有する必要はなく、データのプライバシを保存する。 NUS-WIDE, Vehicle, CIFAR10データセットについて実験を行った。実験の結果,FedCVTはアライメント標本のみを利用するバニラVFLよりも有意に優れていた。最後に,FedCVTの各成分がFedCVTの性能に与える影響について,アブレーション研究を行った。コードはhttps://github.com/yankang18/FedCVTで入手できる。

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