論文の概要: VFed-SSD: Towards Practical Vertical Federated Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15987v4
• Date: Sat, 17 Jun 2023 13:17:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 06:06:09.328328
• Title: VFed-SSD: Towards Practical Vertical Federated Advertising
• Title（参考訳）: VFed-SSD: 実用的垂直Federated Advertisingに向けて
• Authors: Wenjie Li, Qiaolin Xia, Junfeng Deng, Hao Cheng, Jiangming Liu, Kouying Xue, Yong Cheng and Shu-Tao Xia
• Abstract要約: 本稿では,2つの制限を緩和する半教師付き分割蒸留フレームワーク VFed-SSD を提案する。 具体的には,垂直分割された未ラベルデータを利用する自己教師型タスクMatchedPair Detection (MPD) を開発する。 当社のフレームワークは,デプロイコストの最小化と大幅なパフォーマンス向上を図った,リアルタイム表示広告のための効率的なフェデレーション強化ソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.08038962443853
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As an emerging secure learning paradigm in lever-aging cross-agency private data, vertical federatedlearning (VFL) is expected to improve advertising models by enabling the joint learning of complementary user attributes privately owned by the advertiser and the publisher. However, there are two key challenges in applying it to advertising systems: a) the limited scale of labeled overlapping samples, and b) the high cost of real-time cross-agency serving. In this paper, we propose a semi-supervised split distillation framework VFed-SSD to alleviate the two limitations. We identify that: i)there are massive unlabeled overlapped data available in advertising systems, and ii) we can keep a balance between model performance and inference cost by decomposing the federated model. Specifically, we develop a self-supervised task MatchedPair Detection (MPD) to exploit the vertically partitioned unlabeled data and propose the Split Knowledge Distillation (SplitKD) schema to avoid cross-agency serving. Empirical studies on three industrial datasets exhibit the effectiveness of ourmethods, with the median AUC over all datasets improved by 0.86% and 2.6% in the local andthe federated deployment mode respectively. Overall, our framework provides an efficient federation-enhanced solution for real-time display advertising with minimal deploying cost and significant performance lift.
• Abstract（参考訳）: レバー時代の民間データにおける安全な学習パラダイムとして,広告主と出版社が私有する補完的ユーザ属性の合同学習を可能にすることで,垂直フェデレートラーニング(VFL)が広告モデルを改善することが期待されている。 しかし、広告システムに適用する上で重要な課題は2つある。 a) ラベル付き重複サンプルの限られた規模、及び b) リアルタイムクロスアジェンシーサービスのコストが高いこと。 本稿では,2つの制限を緩和する半教師付き分割蒸留フレームワークVFed-SSDを提案する。 私たちはそれを認識します i)広告システムで利用可能な大量のラベルなし重複データがあり、 二 フェデレーションモデルを分解することにより、モデル性能と推論コストのバランスを保てること。 具体的には,垂直分割された非ラベルデータを利用した自己教師付きタスクマッチングペア検出(mpd)を開発し,スプリットナレッジ蒸留(splitkd)スキーマを提案する。 3つの産業用データセットに関する実証的研究では,全データセットに対するaucの中央値が0.86%改善され,各局部および連系配置モードでは2.6%改善した。 全体として、当社のフレームワークは、デプロイコストの最小化と大幅なパフォーマンス向上により、リアルタイム表示広告のための効率的なフェデレーション強化ソリューションを提供する。

関連論文リスト

• Stable Diffusion-based Data Augmentation for Federated Learning with Non-IID Data [9.045647166114916]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散的かつ協調的なモデルトレーニングのための有望なパラダイムである。 FLは、非独立分散(Non-IID)データ分散に直面すると、パフォーマンスの大幅な低下と収束性の低下に悩まされる。 我々は、最先端のテキスト・ツー・イメージ基盤モデルの強力な能力を活用する新しいアプローチであるGen-FedSDを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-13T16:57:48Z)
• FedAnchor: Enhancing Federated Semi-Supervised Learning with Label Contrastive Loss for Unlabeled Clients [19.3885479917635]
  Federated Learning(FL)は、デバイス間で共有されたグローバルモデルの協調トレーニングを促進する分散学習パラダイムである。 本稿では,サーバ上のラベル付きアンカーデータにのみ訓練された分類ヘッドと組み合わせて,アンカーヘッドと呼ばれるユニークな二重ヘッド構造を導入する,革新的なFSSL手法であるFedAnchorを提案する。 提案手法は, 高信頼度モデル予測サンプルに基づいて, 疑似ラベル技術に係わる検証バイアスと過度に適合する問題を緩和する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T18:48:21Z)
• One-Shot Federated Learning with Classifier-Guided Diffusion Models [44.604485649167216]
  ワンショット・フェデレーション・ラーニング (OSFL) は, 通信コストの低さから近年注目されている。 本稿では,OSFLに拡散モデルがもたらす新たな機会を探求し,FedCADOを提案する。 FedCADOはクライアントのディストリビューションに準拠したデータを生成し、その後、サーバ上で集約されたモデルをトレーニングします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-15T11:11:25Z)
• Navigating Data Heterogeneity in Federated Learning A Semi-Supervised Federated Object Detection [3.7398615061365206]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データソース間でモデルをトレーニングするための強力なフレームワークとして登場した。 特に自動運転のようなアプリケーションでは、高品質なラベルや、IID以外のクライアントデータに制限がある。 クライアントがラベル付きデータを持っている間、ラベル付きデータがサーバにのみ存在するシナリオ用に設計された、先駆的なSSFODフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T01:40:28Z)
• Unsupervised Visible-Infrared Person ReID by Collaborative Learning with Neighbor-Guided Label Refinement [53.044703127757295]
  教師なし学習 可視赤外人物再識別 (USL-VI-ReID) は、ラベルなしのクロスモダリティデータセットからモダリティ不変の特徴を学習することを目的としている。 本稿では,生成したラベルを1つのモダリティからそれに対応するモダリティに同時に割り当てる,Dual Optimal Transport Label Assignment (DOTLA) フレームワークを提案する。 提案したDOTLA機構は、相互強化と相互モダリティデータアソシエーションの効率的な解を定式化することにより、不十分でノイズの多いラベルアソシエーションの副作用を効果的に低減することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-22T04:40:30Z)
• Vertical Semi-Federated Learning for Efficient Online Advertising [50.18284051956359]
  VFLの実践的な産業的応用を実現するために,Semi-VFL (Vertical Semi-Federated Learning) を提案する。 サンプル空間全体に適用可能な推論効率のよいシングルパーティ学生モデルを構築した。 新しい表現蒸留法は、重なり合うデータと非重なり合うデータの両方について、パーティ間の特徴相関を抽出するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T17:59:27Z)
• FedDM: Iterative Distribution Matching for Communication-Efficient Federated Learning [87.08902493524556]
  フェデレートラーニング(FL)は近年、学術や産業から注目を集めている。 我々は,複数の局所的代理関数からグローバルなトレーニング目標を構築するためのFedDMを提案する。 そこで本研究では,各クライアントにデータ集合を構築し,元のデータから得られた損失景観を局所的にマッチングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T04:55:18Z)
• Adversarial Dual-Student with Differentiable Spatial Warping for Semi-Supervised Semantic Segmentation [70.2166826794421]
  本研究では、教師なしデータ拡張を行うために、微分可能な幾何ワープを提案する。 また,平均教師数を改善するために,新しい対角的二重学習フレームワークを提案する。 我々のソリューションは、両方のデータセットで得られるパフォーマンスと最先端の結果を大幅に改善します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-05T17:36:17Z)
• Robust Semi-supervised Federated Learning for Images Automatic Recognition in Internet of Drones [57.468730437381076]
  プライバシー保護型UAV画像認識のための半教師付きフェデレートラーニング(SSFL)フレームワークを提案する。 異なるカメラモジュールを使用したUAVによって収集されたローカルデータの数、特徴、分布には大きな違いがある。 本稿では,クライアントがトレーニングに参加する頻度,すなわちFedFreqアグリゲーションルールに基づくアグリゲーションルールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-03T16:49:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。