論文の概要: Heterogeneous Data-Aware Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06393v1
• Date: Thu, 12 Nov 2020 14:07:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 06:31:41.554654
• Title: Heterogeneous Data-Aware Federated Learning
• Title（参考訳）: 不均一データアウェアフェデレーション学習
• Authors: Lixuan Yang, Cedric Beliard, Dario Rossi
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データをプライベートに保ちながら、ニューラルネットワーク(NN)の分散トレーニングを実行するための魅力的な概念である。 本稿では,サーバ上のジェネリックモデルパラメータを集約し,各クライアント固有のパラメータの集合を保持する新しい手法を提案する。 その結果,極端に有利な症例で,本手法の利点が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.590129221143222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is an appealing concept to perform distributed training of Neural Networks (NN) while keeping data private. With the industrialization of the FL framework, we identify several problems hampering its successful deployment, such as presence of non i.i.d data, disjoint classes, signal multi-modality across datasets. In this work, we address these problems by proposing a novel method that not only (1) aggregates generic model parameters (e.g. a common set of task generic NN layers) on server (e.g. in traditional FL), but also (2) keeps a set of parameters (e.g, a set of task specific NN layer) specific to each client. We validate our method on the traditionally used public benchmarks (e.g., Femnist) as well as on our proprietary collected dataset (i.e., traffic classification). Results show the benefit of our method, with significant advantage on extreme cases.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データをプライベートに保ちながら、ニューラルネットワーク(NN)の分散トレーニングを実行するための魅力的な概念である。 FLフレームワークの工業化により、非i.dデータの存在、不整合クラス、データセット間のマルチモーダリティのシグナルなど、その展開を妨げているいくつかの問題を特定する。 本研究では,(1)サーバ上のジェネリックモデルパラメータ(例えば,従来のFLなど)を集約するだけでなく,(2)各クライアント固有のパラメータ(例えば,タスク固有のNN層)を格納する新しい手法を提案する。 従来の公開ベンチマーク(フェムニストなど)や、独自の収集したデータセット(トラフィック分類など)でこの方法を検証する。 その結果,極端に有利な症例で,本手法の利点が示された。

関連論文リスト

• Personalized federated learning based on feature fusion [2.943623084019036]
  フェデレートされた学習により、分散クライアントは、クライアントのプライバシを保護するためにデータをローカルに保存しながら、トレーニングで協力することができる。 pFedPMと呼ばれる個人化学習手法を提案する。 このプロセスでは、従来のグラデーションアップロードを機能アップロードに置き換え、通信コストを削減し、異種クライアントモデルを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T12:16:51Z)
• PeFAD: A Parameter-Efficient Federated Framework for Time Series Anomaly Detection [51.20479454379662]
  私たちはaを提案します。 フェデレートされた異常検出フレームワークであるPeFADは、プライバシーの懸念が高まっている。 我々は、4つの実際のデータセットに対して広範な評価を行い、PeFADは既存の最先端ベースラインを最大28.74%上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-04T13:51:08Z)
• FedDAT: An Approach for Foundation Model Finetuning in Multi-Modal Heterogeneous Federated Learning [37.96957782129352]
  我々はFederated Dual-Aadapter Teacher(Fed DAT)と呼ばれる異種マルチモーダル基礎モデルに適した微調整フレームワークを提案する。 Fed DATは、クライアントのローカル更新を規則化し、MKD(Mutual Knowledge Distillation)を効率的な知識伝達に適用することで、データの均一性に対処する。 その有効性を示すために、異なる種類のデータ不均一性を持つ4つの多モードFLベンチマークについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T21:57:01Z)
• 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)
• Federated Gradient Matching Pursuit [17.695717854068715]
  従来の機械学習技術では、1つのサーバまたはデータハブ上のすべてのトレーニングデータを集中化する必要がある。 特に、FL(Federated Learning)は、ローカルクライアントでトレーニングデータを保持しながら、共有モデルを学習するためのソリューションを提供する。 本稿では,FL設定における分散制約最小化問題を解くために,新しいアルゴリズムフレームワークFedGradMPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-20T16:26:29Z)
• FedAvg with Fine Tuning: Local Updates Lead to Representation Learning [54.65133770989836]
  Federated Averaging (FedAvg)アルゴリズムは、クライアントノードでのいくつかのローカルな勾配更新と、サーバでのモデル平均更新の交互化で構成されている。 我々は、FedAvgの出力の一般化の背景には、クライアントのタスク間の共通データ表現を学習する能力があることを示す。 異種データを用いたフェデレーション画像分類におけるFedAvgの表現学習能力を示す実証的証拠も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T00:55:24Z)
• One-shot Federated Learning without Server-side Training [42.59845771101823]
  クライアントとサーバ間の通信コストを削減する手段として,ワンショットのフェデレーション学習が人気を集めている。 既存のワンショットFL法のほとんどは知識蒸留に基づいているが、蒸留に基づくアプローチでは追加のトレーニングフェーズが必要であり、公開されているデータセットや生成された擬似サンプルに依存する。 本研究では,サーバサイドのトレーニングなしで,ローカルモデル上で1ラウンドのパラメータアグリゲーションを実行するという,新しいクロスサイロ設定について考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-26T01:45:37Z)
• Self-Ensembling GAN for Cross-Domain Semantic Segmentation [107.27377745720243]
  本稿では,セマンティックセグメンテーションのためのクロスドメインデータを利用した自己理解型生成逆数ネットワーク(SE-GAN)を提案する。 SE-GANでは、教師ネットワークと学生ネットワークは、意味分節マップを生成するための自己組織化モデルを構成する。 その単純さにもかかわらず、SE-GANは敵の訓練性能を大幅に向上させ、モデルの安定性を高めることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T09:50:25Z)
• Local Learning Matters: Rethinking Data Heterogeneity in Federated Learning [61.488646649045215]
  フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのネットワーク(エッジデバイス)でプライバシ保護、分散ラーニングを行うための有望な戦略である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T19:03:39Z)
• 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)
• Pre-Trained Models for Heterogeneous Information Networks [57.78194356302626]
  異種情報ネットワークの特徴を捉えるための自己教師付き事前学習・微調整フレームワークPF-HINを提案する。 PF-HINは4つのデータセットにおいて、各タスクにおける最先端の代替よりも一貫して、大幅に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T03:36:28Z)

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。