論文の概要: Federated Semi-Supervised Domain Adaptation via Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10727v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 19:36:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-25 13:18:43.058537
• Title: Federated Semi-Supervised Domain Adaptation via Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: 知識伝達による半監督ドメイン適応
• Authors: Madhureeta Das, Xianhao Chen, Xiaoyong Yuan, Lan Zhang
• Abstract要約: 本稿では,複数の分散および機密データセットに対して半教師付きドメイン適応(SSDA)を実現するための革新的なアプローチを提案する。 Federated Semi-Supervised Domain Adaptation (FSSDA)は、戦略的に設計された知識蒸留技術に基づいて、SSDAとフェデレートラーニングを統合している。 FSSDA設計の有効性と効率を実証するために大規模な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7543356061346485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Given the rapidly changing machine learning environments and expensive data labeling, semi-supervised domain adaptation (SSDA) is imperative when the labeled data from the source domain is statistically different from the partially labeled data from the target domain. Most prior SSDA research is centrally performed, requiring access to both source and target data. However, data in many fields nowadays is generated by distributed end devices. Due to privacy concerns, the data might be locally stored and cannot be shared, resulting in the ineffectiveness of existing SSDA research. This paper proposes an innovative approach to achieve SSDA over multiple distributed and confidential datasets, named by Federated Semi-Supervised Domain Adaptation (FSSDA). FSSDA integrates SSDA with federated learning based on strategically designed knowledge distillation techniques, whose efficiency is improved by performing source and target training in parallel. Moreover, FSSDA controls the amount of knowledge transferred across domains by properly selecting a key parameter, i.e., the imitation parameter. Further, the proposed FSSDA can be effectively generalized to multi-source domain adaptation scenarios. Extensive experiments are conducted to demonstrate the effectiveness and efficiency of FSSDA design.
• Abstract（参考訳）: 急速に変化する機械学習環境と高価なデータラベリングを考えると、ソースドメインからのラベル付きデータがターゲットドメインからの部分的にラベル付けされたデータと統計的に異なる場合、半教師付きドメイン適応(SSDA)が必須となる。 ほとんどの以前のSSDA研究は、ソースデータとターゲットデータの両方にアクセスする必要がある。 しかし、現在では分散エンドデバイスによって多くの分野のデータが生成される。 プライバシー上の懸念から、データはローカルに保存されて共有できない可能性があるため、既存のSSDA研究では効果がない。 本稿では,Federated Semi-Supervised Domain Adaptation (FSSDA) という,複数の分散および機密データセット上でSSDAを実現するための革新的なアプローチを提案する。 FSSDAは、SSDAと戦略的に設計された知識蒸留技術に基づく連合学習を統合し、ソースとターゲットの訓練を並行して行うことで効率を向上する。 さらに、FSSDAは、鍵パラメータ、すなわち模倣パラメータを適切に選択することにより、ドメイン間で転送される知識量を制御する。 さらに、提案したFSSDAは、マルチソースドメイン適応シナリオに効果的に一般化することができる。 FSSDA設計の有効性と効率を実証するために大規模な実験を行った。

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