論文の概要: Multi-VFL: A Vertical Federated Learning System for Multiple Data and Label Owners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05468v1
• Date: Thu, 10 Jun 2021 03:00:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-11 14:16:54.946344
• Title: Multi-VFL: A Vertical Federated Learning System for Multiple Data and Label Owners
• Title（参考訳）: Multi-VFL:複数データおよびラベル所有者のための垂直統合学習システム
• Authors: Vaikkunth Mugunthan, Pawan Goyal and Lalana Kagal
• Abstract要約: 本稿では,複数のデータとラベルを持つ場合のVFLモデルの学習方法として,Multi-VFL(Multi-VFL)を提案する。 モデルアグリゲーションのための適応データセットを用いることで収束が加速し、精度が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.507522234243021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Vertical Federated Learning (VFL) refers to the collaborative training of a model on a dataset where the features of the dataset are split among multiple data owners, while label information is owned by a single data owner. In this paper, we propose a novel method, Multi Vertical Federated Learning (Multi-VFL), to train VFL models when there are multiple data and label owners. Our approach is the first to consider the setting where $D$-data owners (across which features are distributed) and $K$-label owners (across which labels are distributed) exist. This proposed configuration allows different entities to train and learn optimal models without having to share their data. Our framework makes use of split learning and adaptive federated optimizers to solve this problem. For empirical evaluation, we run experiments on the MNIST and FashionMNIST datasets. Our results show that using adaptive optimizers for model aggregation fastens convergence and improves accuracy.
• Abstract（参考訳）: Vertical Federated Learning (VFL)は、データセットの特徴を複数のデータ所有者に分割し、ラベル情報は単一のデータ所有者が所有するデータセット上のモデルの協調的なトレーニングを指す。 本稿では,複数のデータとラベル所有者が存在する場合に,VFLモデルを学習するための新しい手法であるMulti-VFLを提案する。 当社のアプローチは、d$-dataオーナー(どの機能が配布されているか)と$k$-labelオーナー(どのラベルが配布されているか)が存在する設定を検討する最初の方法です。 この構成により、異なるエンティティがデータを共有することなく、最適なモデルをトレーニングし、学習することができる。 本フレームワークでは,スプリット学習と適応フェデレーションオプティマイザを用いてこの問題を解決する。 経験的評価のために、mnist と fashionmnist データセットで実験を行う。 モデルアグリゲーションのための適応最適化器は収束を加速し、精度を向上する。

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