論文の概要: Model-Contrastive Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16257v1
• Date: Tue, 30 Mar 2021 11:16:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 15:16:07.390403
• Title: Model-Contrastive Federated Learning
• Title（参考訳）: モデル-contrastive federated learning
• Authors: Qinbin Li, Bingsheng He, Dawn Song
• Abstract要約: フェデレーションラーニングにより、複数のパーティがローカルデータを伝達することなく、機械学習モデルを共同でトレーニングできます。 MOON:モデルコントラスト連合学習を提案します。 実験の結果,MOONは様々な画像分類タスクにおいて,他の最先端のフェデレーション学習アルゴリズムよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.9075661456444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning enables multiple parties to collaboratively train a machine learning model without communicating their local data. A key challenge in federated learning is to handle the heterogeneity of local data distribution across parties. Although many studies have been proposed to address this challenge, we find that they fail to achieve high performance in image datasets with deep learning models. In this paper, we propose MOON: model-contrastive federated learning. MOON is a simple and effective federated learning framework. The key idea of MOON is to utilize the similarity between model representations to correct the local training of individual parties, i.e., conducting contrastive learning in model-level. Our extensive experiments show that MOON significantly outperforms the other state-of-the-art federated learning algorithms on various image classification tasks.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、複数のパーティが、ローカルデータを通信することなく、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 連合学習における鍵となる課題は、パーティ間でのローカルデータ分散の多様性を扱うことである。 この課題に対処するために多くの研究が提案されているが、深層学習モデルを用いた画像データセットの高性能化には失敗している。 本稿では,moon: model-contrastive federated learningを提案する。 MOONはシンプルで効果的な連合学習フレームワークである。 ムーンの重要な考え方は、モデル表現間の類似性を利用して個々のパーティのローカルトレーニング、すなわちモデルレベルでのコントラスト学習を正すことである。 広範囲にわたる実験の結果,MOONは様々な画像分類タスクにおいて,他の最先端のフェデレーション学習アルゴリズムよりも優れていた。

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