論文の概要: PyVertical: A Vertical Federated Learning Framework for Multi-headed SplitNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.00489v1
• Date: Thu, 1 Apr 2021 14:21:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-02 21:19:03.863663
• Title: PyVertical: A Vertical Federated Learning Framework for Multi-headed SplitNN
• Title（参考訳）: PyVertical: マルチヘッドスプリットNNのための垂直フェデレーション学習フレームワーク
• Authors: Daniele Romanini, Adam James Hall, Pavlos Papadopoulos, Tom Titcombe, Abbas Ismail, Tudor Cebere, Robert Sandmann, Robin Roehm, Michael A. Hoeh
• Abstract要約: PyVerticalは、分割ニューラルネットワークを使用した垂直連合学習をサポートするフレームワークである。 2つのデータ所有者とデータサイエンティストに垂直に分散したデータサンプルを用いて、MNIST分類タスクのための単純なデュアルヘッドスプリットニューラルネットワークのトレーニングを提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.552318473944852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce PyVertical, a framework supporting vertical federated learning using split neural networks. The proposed framework allows a data scientist to train neural networks on data features vertically partitioned across multiple owners while keeping raw data on an owner's device. To link entities shared across different datasets' partitions, we use Private Set Intersection on IDs associated with data points. To demonstrate the validity of the proposed framework, we present the training of a simple dual-headed split neural network for a MNIST classification task, with data samples vertically distributed across two data owners and a data scientist.
• Abstract（参考訳）: 分割ニューラルネットワークを用いた垂直連合学習を支援するフレームワークであるPyVerticalを紹介する。 提案フレームワークにより、データサイエンティストは、複数の所有者間で垂直に分割されたデータフィーチャ上のニューラルネットワークを、所有者のデバイスに生のデータを保持しながらトレーニングすることができる。 異なるデータセットのパーティション間で共有されるエンティティをリンクするために、データポイントに関連するIDにPrivate Set Intersectionを使用する。 そこで,提案手法の有効性を示すために,mnist分類タスク用に,データサンプルを2つのデータ所有者とデータサイエンティストに垂直に分散した,単純な二頭分割ニューラルネットワークのトレーニングを行った。

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