論文の概要: FedEmbed: Personalized Private Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09472v1
• Date: Fri, 18 Feb 2022 23:35:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 09:58:11.699148
• Title: FedEmbed: Personalized Private Federated Learning
• Title（参考訳）: fedembed:パーソナライズされた個人フェデレーション学習
• Authors: Andrew Silva, Katherine Metcalf, Nicholas Apostoloff, Barry-John Theobald
• Abstract要約: 我々は、グローバルなモデルをパーソナライズするための個人的フェデレーション学習の新しいアプローチであるFedEmbedを紹介する。 我々はFedEmbedが、個人化された個人的フェデレーション学習に対するベースラインアプローチよりも最大45%改善していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.356624498247069
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning enables the deployment of machine learning to problems for which centralized data collection is impractical. Adding differential privacy guarantees bounds on privacy while data are contributed to a global model. Adding personalization to federated learning introduces new challenges as we must account for preferences of individual users, where a data sample could have conflicting labels because one sub-population of users might view an input positively, but other sub-populations view the same input negatively. We present FedEmbed, a new approach to private federated learning for personalizing a global model that uses (1) sub-populations of similar users, and (2) personal embeddings. We demonstrate that current approaches to federated learning are inadequate for handling data with conflicting labels, and we show that FedEmbed achieves up to 45% improvement over baseline approaches to personalized private federated learning.
• Abstract（参考訳）: 連合学習は、集中型データ収集が現実的でない問題への機械学習の展開を可能にする。 データがグローバルモデルにコントリビュートされている間、差分プライバシーを保証する。 フェデレーション学習にパーソナライズを加えることで、個々のユーザの好みを考慮しなくてはならない新しい課題がもたらされる。データサンプルは、あるサブ集団が肯定的に入力を見ることができるが、他のサブ集団は同じ入力を否定的に見るため、ラベルに矛盾する可能性がある。 本研究では,(1)類似ユーザのサブ人口と(2)個人埋め込みを用いたグローバルモデルのパーソナライズのための,プライベートフェデレーション学習への新たなアプローチであるfeedembedを提案する。 フェデレート学習への現在のアプローチは、競合するラベルによるデータ処理には不十分であることを示すとともに、FedEmbedがパーソナライズされた個人的フェデレーション学習に対するベースラインアプローチよりも最大45%改善していることを示す。

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