論文の概要: Adapt to Adaptation: Learning Personalization for Cross-Silo Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08394v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 22:23:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-19 17:13:52.823600
• Title: Adapt to Adaptation: Learning Personalization for Cross-Silo Federated Learning
• Title（参考訳）: Adapt to Adaptation:Learning Personalization for Cross-Silo Federated Learning
• Authors: Jun Luo, Shandong Wu
• Abstract要約: 従来のフェデレーション学習は、分散データによるクライアントのフェデレーションのためのグローバルモデルをトレーニングすることを目的としている。 非IIDデータセット間の分散シフトは、データヘテロジニティとしても知られ、この1つのグローバルモデルに適合するソリューションにしばしば挑戦する。 我々は、各クライアントが他のクライアントのモデルからどれだけの恩恵を受けることができるかを適応的に学習するパーソナライズされたクロスサイロFLフレームワークであるAPPLEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0088002781256185
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of conventional federated learning (FL) is to train a global model for a federation of clients with decentralized data, reducing the systemic privacy risk of centralized training. The distribution shift across non-IID datasets, also known as the data heterogeneity, often poses a challenge for this one-global-model-fits-all solution. In this work, we propose APPLE, a personalized cross-silo FL framework that adaptively learns how much each client can benefit from other clients' models. We also introduce a method to flexibly control the focus of training APPLE between global and local objectives. We empirically evaluate our method's convergence and generalization behavior and performed extensive experiments on two benchmark datasets and two medical imaging datasets under two non-IID settings. The results show that the proposed personalized FL framework, APPLE, achieves state-of-the-art performance compared to several other personalized FL approaches in the literature.
• Abstract（参考訳）: 従来のフェデレーション学習(fl)の目的は、分散データを持つクライアントのフェデレーションのためのグローバルモデルをトレーニングすることであり、集中型トレーニングのシステム的プライバシーリスクを低減させる。 非IIDデータセット間の分散シフトは、データヘテロジニティとしても知られ、この1つのグローバルモデルに適合するソリューションにしばしば挑戦する。 本稿では、各クライアントが他のクライアントのモデルからどれだけの恩恵を受けられるかを適応的に学習する、パーソナライズされたクロスサイロFLフレームワークであるAPPLEを提案する。 また,グローバルとローカルの目標間のAPPLEトレーニングの焦点を柔軟に制御する手法も導入する。 提案手法の収束と一般化挙動を実証的に評価し,2つのベンチマークデータセットと2つの医用画像データセットを2つの非IID環境下で広範囲に実験した。 提案するパーソナライズされたFLフレームワークであるAPPLEは,文学における他のいくつかのパーソナライズされたFLアプローチと比較して,最先端のパフォーマンスを実現する。

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