論文の概要: Federated Learning of Molecular Properties in a Heterogeneous Setting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07258v1
• Date: Wed, 15 Sep 2021 12:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 20:15:53.210900
• Title: Federated Learning of Molecular Properties in a Heterogeneous Setting
• Title（参考訳）: 不均質環境における分子特性のフェデレート学習
• Authors: Wei Zhu, Andrew White, Jiebo Luo
• Abstract要約: これらの課題に対処するために、フェデレーションヘテロジニアス分子学習を導入する。 フェデレートラーニングにより、エンドユーザは、独立したクライアント上に分散されたトレーニングデータを保存しながら、グローバルモデルを協調的に構築できる。 FedChemは、化学におけるAI改善のための新しいタイプのコラボレーションを可能にする必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.00211946597845
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Chemistry research has both high material and computational costs to conduct experiments. Institutions thus consider chemical data to be valuable and there have been few efforts to construct large public datasets for machine learning. Another challenge is that different intuitions are interested in different classes of molecules, creating heterogeneous data that cannot be easily joined by conventional distributed training. In this work, we introduce federated heterogeneous molecular learning to address these challenges. Federated learning allows end-users to build a global model collaboratively while preserving the training data distributed over isolated clients. Due to the lack of related research, we first simulate a federated heterogeneous benchmark called FedChem. FedChem is constructed by jointly performing scaffold splitting and Latent Dirichlet Allocation on existing datasets. Our results on FedChem show that significant learning challenges arise when working with heterogeneous molecules. We then propose a method to alleviate the problem, namely Federated Learning by Instance reweighTing (FLIT). FLIT can align the local training across heterogeneous clients by improving the performance for uncertain samples. Comprehensive experiments conducted on our new benchmark FedChem validate the advantages of this method over other federated learning schemes. FedChem should enable a new type of collaboration for improving AI in chemistry that mitigates concerns about valuable chemical data.
• Abstract（参考訳）: 化学研究は、実験を行うための高い材料と計算コストを持っている。 このように、機関は化学データの価値を考慮し、機械学習のための大規模な公開データセットを構築する努力はほとんどない。 もう一つの課題は、異なる直観が異なる分子のクラスに興味を持ち、従来の分散トレーニングでは簡単に結合できない異種データを生成することである。 本稿では,これらの課題に対処するために,フェデレート不均質分子学習を導入する。 連合学習により、エンドユーザは、孤立したクライアントに分散したトレーニングデータを保存しながら、グローバルなモデルを協調的に構築できる。 関連研究の欠如により、我々は最初にフェデレーテッドヘテロジニアスベンチマークであるFedChemをシミュレートした。 fedchemは、既存のデータセット上で足場分割と潜在ディリクレ割り当てを共同で実行する。 FedChemの研究では、異種分子を扱う際に大きな学習課題が生じることを示した。 次に,この問題を緩和する手法,すなわちインスタンス重み付けによるフェデレーション学習(flit)を提案する。 FLITは、不確実なサンプルの性能を向上させることにより、異種クライアント間のローカルトレーニングを調整できる。 新しいベンチマークfeedchemを用いた包括的実験により,この手法が他のフェデレート学習方式よりも優れていることを検証した。 FedChemは、化学におけるAI改善のための新しいタイプのコラボレーションを可能にする必要がある。

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