論文の概要: Privacy-Preserving Self-Taught Federated Learning for Heterogeneous Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05883v1
- Date: Thu, 11 Feb 2021 08:07:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-12 14:04:17.913121
- Title: Privacy-Preserving Self-Taught Federated Learning for Heterogeneous Data
- Title（参考訳）: 不均一データに対するプライバシー保護型自己学習
- Authors: Kai-Fung Chu, Lintao Zhang
- Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、各パーティのローカルデータを用いて、データを他人に公開することなく、ディープラーニングモデルのジョイントトレーニングを可能にするために提案された。
本研究では,前述の問題に対処するために,自己学習型フェデレーション学習と呼ばれるFL手法を提案する。
この方法では、潜在変数だけがモデルトレーニングのために他の当事者に送信され、プライバシはアクティベーション、重み、バイアスのデータとパラメータをローカルに保存することで保持される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.545317180430584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Many application scenarios call for training a machine learning model among
multiple participants. Federated learning (FL) was proposed to enable joint
training of a deep learning model using the local data in each party without
revealing the data to others. Among various types of FL methods, vertical FL is
a category to handle data sources with the same ID space and different feature
spaces. However, existing vertical FL methods suffer from limitations such as
restrictive neural network structure, slow training speed, and often lack the
ability to take advantage of data with unmatched IDs. In this work, we propose
an FL method called self-taught federated learning to address the
aforementioned issues, which uses unsupervised feature extraction techniques
for distributed supervised deep learning tasks. In this method, only latent
variables are transmitted to other parties for model training, while privacy is
preserved by storing the data and parameters of activations, weights, and
biases locally. Extensive experiments are performed to evaluate and demonstrate
the validity and efficiency of the proposed method.
- Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションシナリオでは、複数の参加者によるマシンラーニングモデルのトレーニングが求められている。
フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、各パーティのローカルデータを用いて、データを他人に公開することなく、ディープラーニングモデルのジョイントトレーニングを可能にするために提案された。
様々な種類のFLメソッドの中で、垂直FLは、同じID空間と異なる特徴空間を持つデータソースを処理するカテゴリです。
しかし、既存の垂直FL法は、制限ニューラルネットワーク構造、遅いトレーニング速度などの制限に悩まされ、しばしば比類のないIDを持つデータを利用する能力が欠けている。
本研究では, 分散教師付き深層学習タスクに, 監視されていない特徴抽出技術を用いた, 自己学習型フェデレーションラーニングと呼ばれるFL手法を提案する。
この方法では、潜在変数だけがモデルトレーニングのために他の当事者に送信され、プライバシはアクティベーション、重み、バイアスのデータとパラメータをローカルに保存することで保持される。
提案手法の有効性と効率性を評価するために, 広範な実験を行った。
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