Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Personalized Federated Learning Algorithm: an Application in Anomaly Detection

論文の概要: A Personalized Federated Learning Algorithm: an Application in Anomaly Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.02627v1
Date: Thu, 4 Nov 2021 04:57:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-11-05 15:29:52.670243
Title: A Personalized Federated Learning Algorithm: an Application in Anomaly Detection
Title（参考訳）: パーソナライズされた連合学習アルゴリズム:異常検出への応用
Authors: Ali Anaissi and Basem Suleiman
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシと送信問題を克服する有望な方法として最近登場した。 FLでは、異なるデバイスやセンサーから収集されたデータセットを使用して、各学習を集中型モデル(サーバ)と共有するローカルモデル(クライアント)をトレーニングする。本稿では,PC-FedAvg(Personalized FedAvg, PC-FedAvg)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6700873164609007
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Federated Learning (FL) has recently emerged as a promising method that employs a distributed learning model structure to overcome data privacy and transmission issues paused by central machine learning models. In FL, datasets collected from different devices or sensors are used to train local models (clients) each of which shares its learning with a centralized model (server). However, this distributed learning approach presents unique learning challenges as the data used at local clients can be non-IID (Independent and Identically Distributed) and statistically diverse which decrease learning accuracy in the central model. In this paper, we overcome this problem by proposing a novel Personalized Conditional FedAvg (PC-FedAvg) which aims to control weights communication and aggregation augmented with a tailored learning algorithm to personalize the resulting models at each client. Our experimental validation on two datasets showed that our PC-FedAvg precisely constructed generalized clients' models and thus achieved higher accuracy compared to other state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシと中央機械学習モデルによって中断される送信問題を克服するために、分散ラーニングモデル構造を使用する有望な方法として最近登場した。 FLでは、異なるデバイスやセンサーから収集されたデータセットを使用して、各学習を集中型モデル(サーバ)と共有するローカルモデル(クライアント)をトレーニングする。しかし、この分散学習アプローチは、ローカルクライアントで使用されるデータは、非IID(独立および独立分散)で統計的に多様であり、中央モデルの学習精度を低下させるため、ユニークな学習課題を示す。本稿では,各クライアントで得られたモデルをパーソナライズするために,学習アルゴリズムを付加した重み付け通信とアグリゲーションの制御を目的とした,新しいパーソナライズされた条件付きフェダブグ(pc-fedavg)を提案することで,この問題を克服する。 2つのデータセットについて実験的検証を行った結果,pc-fedavg は他の最先端手法よりも高い精度で汎用クライアントモデルを構築した。

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