論文の概要: FedOS: using open-set learning to stabilize training in federated
learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11512v1
- Date: Mon, 22 Aug 2022 19:53:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-25 12:17:01.045552
- Title: FedOS: using open-set learning to stabilize training in federated
learning
- Title(参考訳): fedos: オープンセット学習によるフェデレーション学習におけるトレーニングの安定化
- Authors: Mohamad Mohamad, Julian Neubert, Juan Segundo Ayardo
- Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、プライバシ制約に違反することなく、分散データセット上で統計モデルをトレーニングする、新たなアプローチである。
本報告では,この新たな研究領域を探索し,これらの課題の理解を深めるため,いくつかの実験を行う。
本稿では,これらの課題の1つに新しいアプローチを提案し,文献で見られる他の手法と比較する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated Learning is a recent approach to train statistical models on
distributed datasets without violating privacy constraints. The data locality
principle is preserved by sharing the model instead of the data between clients
and the server. This brings many advantages but also poses new challenges. In
this report, we explore this new research area and perform several experiments
to deepen our understanding of what these challenges are and how different
problem settings affect the performance of the final model. Finally, we present
a novel approach to one of these challenges and compare it to other methods
found in literature.
- Abstract(参考訳): フェデレーション学習(federated learning)は、プライバシの制約に違反せずに分散データセットの統計モデルをトレーニングする、最近のアプローチである。
データローカリティの原則は、クライアントとサーバ間のデータではなく、モデルを共有することで保持されます。
これは多くの利点をもたらすが、新しい課題も生み出す。
本報告では,この新しい研究領域を調査し,これらの課題と課題設定の違いが最終モデルの性能にどのように影響するかを理解するため,いくつかの実験を行う。
最後に,これらの課題の1つに対して新しいアプローチを示し,文献に見られる他の手法と比較する。
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