論文の概要: Federated Learning in Non-IID Settings Aided by Differentially Private Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00686v2
• Date: Thu, 20 Apr 2023 01:50:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 17:36:52.630927
• Title: Federated Learning in Non-IID Settings Aided by Differentially Private Synthetic Data
• Title（参考訳）: 微分プライベート合成データを用いた非IID環境におけるフェデレーション学習
• Authors: Huancheng Chen and Haris Vikalo
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、クライアントが機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする、プライバシプロモーティングフレームワークである。 連合学習における大きな課題は、局所データが不均一であるときに生じる。 我々は、クライアントが変動自動エンコーダをデプロイして、遅延データ表現の微分プライベートな手段を用いて、ローカルデータセットを合成するFLアルゴリズムであるFedDPMSを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.757477553095637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a privacy-promoting framework that enables potentially large number of clients to collaboratively train machine learning models. In a FL system, a server coordinates the collaboration by collecting and aggregating clients' model updates while the clients' data remains local and private. A major challenge in federated learning arises when the local data is heterogeneous -- the setting in which performance of the learned global model may deteriorate significantly compared to the scenario where the data is identically distributed across the clients. In this paper we propose FedDPMS (Federated Differentially Private Means Sharing), an FL algorithm in which clients deploy variational auto-encoders to augment local datasets with data synthesized using differentially private means of latent data representations communicated by a trusted server. Such augmentation ameliorates effects of data heterogeneity across the clients without compromising privacy. Our experiments on deep image classification tasks demonstrate that FedDPMS outperforms competing state-of-the-art FL methods specifically designed for heterogeneous data settings.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、潜在的に多くのクライアントが機械学習モデルを協調的にトレーニングできるようにする、プライバシプロモーティングフレームワークである。 FLシステムでは、サーバがクライアントのモデル更新を収集・集約することで協調を調整し、クライアントのデータはローカルおよびプライベートのままである。 ローカルデータが不均一である場合 -- 学習したグローバルモデルのパフォーマンスが、クライアント間でデータを同一に分散するシナリオに比べて大幅に低下する可能性がある設定 — において、フェデレート学習の大きな課題が生じる。 本稿では,FedDPMS(Federated Differentially Private Means Sharing)を提案する。FLアルゴリズムでは,クライアントが分散自動エンコーダをデプロイして,信頼されたサーバによって通信される遅延データ表現の差分プライベート手段を用いて,ローカルデータセットを合成する。 このような拡張は、プライバシを損なうことなく、クライアント間のデータ不均一性の影響を改善する。 深層画像分類タスクに関する実験により、FedDPMSは異種データ設定に特化して設計された最先端のFL法よりも優れていることを示した。

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