論文の概要: FedSemi: An Adaptive Federated Semi-Supervised Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03292v1
• Date: Sun, 6 Dec 2020 15:46:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-22 05:53:17.067396
• Title: FedSemi: An Adaptive Federated Semi-Supervised Learning Framework
• Title（参考訳）: fedsemi:適応型フェデレーション半教師付き学習フレームワーク
• Authors: Zewei Long, Liwei Che, Yaqing Wang, Muchao Ye, Junyu Luo, Jinze Wu, Houping Xiao, Fenglong Ma
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データを共有し、プライバシーを漏らすことなく、機械学習モデルをコトレーニングするための効果的なテクニックとして登場した。 既存のFL法の多くは、教師付き設定に重点を置いて、ラベルなしデータの利用を無視している。 本稿では,FedSemiを提案する。FedSemiは,教師-学生モデルを用いてFLに整合性正則化を導入する新しい,適応的で汎用的なフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.90642104477983
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) has emerged as an effective technique to co-training machine learning models without actually sharing data and leaking privacy. However, most existing FL methods focus on the supervised setting and ignore the utilization of unlabeled data. Although there are a few existing studies trying to incorporate unlabeled data into FL, they all fail to maintain performance guarantees or generalization ability in various settings. In this paper, we tackle the federated semi-supervised learning problem from the insight of data regularization and analyze the new-raised difficulties. We propose FedSemi, a novel, adaptive, and general framework, which firstly introduces the consistency regularization into FL using a teacher-student model. We further propose a new metric to measure the divergence of local model layers. Based on the divergence, FedSemi can automatically select layer-level parameters to be uploaded to the server in an adaptive manner. Through extensive experimental validation of our method in four datasets, we show that our method achieves performance gain under the IID setting and three Non-IID settings compared to state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データを共有し、プライバシーを漏らすことなく、機械学習モデルをコトレーニングするための効果的なテクニックとして登場した。 しかし、既存のFL手法の多くは、教師付き設定に焦点を当て、ラベルなしデータの利用を無視している。 FLにラベルのないデータを組み込もうとする研究はいくつかあるが、いずれも様々な環境で性能保証や一般化能力を維持するのに失敗している。 本稿では,データ正規化の見識から,連合半教師付き学習問題に取り組み,新たな難題の分析を行う。 まず,教師学習モデルを用いてflに一貫性規則化を導入する,新しい適応型汎用フレームワークfeedsemiを提案する。 さらに,局所モデル層の発散を測定するための新しい指標を提案する。 この分散に基づいて、FedSemiは順応的にサーバにアップロードされる層レベルのパラメータを自動的に選択できる。 提案手法を4つのデータセットで実験的に検証することにより,IID設定と3つの非IID設定で性能向上を実現することを示す。

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