論文の概要: Group Personalized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01863v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 19:20:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 13:16:05.365555
• Title: Group Personalized Federated Learning
• Title（参考訳）: グループ個人化フェデレーションラーニング
• Authors: Zhe Liu, Yue Hui, Fuchun Peng
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、クライアントの物理デバイス上で分散的な方法で共有モデルをトレーニングすることで、データのプライバシを促進するのに役立つ。 本稿では,FLの応用に向けたグループパーソナライズ手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.09115201646396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) can help promote data privacy by training a shared model in a de-centralized manner on the physical devices of clients. In the presence of highly heterogeneous distributions of local data, personalized FL strategy seeks to mitigate the potential client drift. In this paper, we present the group personalization approach for applications of FL in which there exist inherent partitions among clients that are significantly distinct. In our method, the global FL model is fine-tuned through another FL training process over each homogeneous group of clients, after which each group-specific FL model is further adapted and personalized for any client. The proposed method can be well interpreted from a Bayesian hierarchical modeling perspective. With experiments on two real-world datasets, we demonstrate this approach can achieve superior personalization performance than other FL counterparts.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、クライアントの物理デバイス上で分散的な方法で共有モデルをトレーニングすることで、データのプライバシ向上を支援する。 ローカルデータの非常に不均一な分布が存在する場合、パーソナライズされたfl戦略は潜在的なクライアントドリフトを緩和しようとする。 本稿では,異なるクライアント間に固有の分割が存在するflのアプリケーションに対するグループパーソナライズ手法を提案する。 本手法では,グローバルFLモデルを各クライアントの同種グループ上で別のFLトレーニングプロセスを通じて微調整し,その後,各グループ固有のFLモデルを任意のクライアントに対してさらに適応・パーソナライズする。 提案手法はベイズ的階層的モデリングの観点からよく解釈できる。 2つの実世界のデータセットを実験することで、このアプローチが他のflデータセットよりも優れたパーソナライズ性能を実現することを実証する。

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