論文の概要: FedDTG:Federated Data-Free Knowledge Distillation via Three-Player Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03169v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 05:26:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 22:48:41.666240
• Title: FedDTG:Federated Data-Free Knowledge Distillation via Three-Player Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: FedDTG:3プレイヤー生成逆ネットワークによるデータフリー知識蒸留
• Authors: Zhenyuan Zhang
• Abstract要約: クライアント間でのデータフリーな共蒸留を実現するために,分散3プレーヤGANを導入する。 我々は, GAN が生成した清酒試料が, より効率よく, 堅牢に蒸留できることを確認した。 本実験は,提案手法のより優れた一般化性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0355894890759376
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Applying knowledge distillation to personalized cross-silo federated learning can well alleviate the problem of user heterogeneity. This approach, however, requires a proxy dataset, which is difficult to obtain in the real world. Moreover, the global model based on parameter averaging will lead to the leakage of user privacy. We introduce a distributed three-player GAN to implement datafree co-distillation between clients. This technique mitigates the user heterogeneity problem and better protects user privacy. We confirmed that thefake samples generated by GAN can make federated distillation more efficient and robust, and the co-distillation can achieve good performance for individual clients on the basis of obtaining global knowledge. Our extensive experiments on benchmark datasets demonstrate the superior generalization performance of the proposed methods, compared with the state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたクロスサイロ連合学習に知識蒸留を適用することで、ユーザの多様性の問題を緩和することができる。 しかし、このアプローチにはプロキシデータセットが必要であり、現実の世界では取得が難しい。 さらに,パラメータ平均化に基づくグローバルモデルにより,ユーザのプライバシーが漏洩する。 クライアント間でのデータフリーな共蒸留を実現するために,分散3プレーヤGANを導入する。 この技術は、ユーザの不均一性を軽減し、ユーザのプライバシーをよりよく保護する。 また,ganが生成するフェーケ試料は,混合蒸留をより効率的かつ堅牢にし,また,グローバル知識を得ることにより,個々のクライアントに対して良好な性能が得られることを確認した。 ベンチマークデータセットに関する広範な実験により,提案手法のより優れた一般化性能が示された。

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