論文の概要: Cross-client Label Propagation for Transductive and Semi-Supervised Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06434v3
• Date: Wed, 28 Jun 2023 07:47:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-29 18:42:20.400366
• Title: Cross-client Label Propagation for Transductive and Semi-Supervised Federated Learning
• Title（参考訳）: トランスダクティブおよびセミ教師付き連合学習のためのクロスクライアントラベル伝播
• Authors: Jonathan Scott, Michelle Yeo, Christoph H. Lampert
• Abstract要約: XCLPは、複数のクライアントのデータからデータグラフを共同で推定し、ラベル情報をグラフ全体に伝播することによりラベル付きデータのラベルを算出する。 クライアントがデータを誰とでも共有することを避けるため、XCLPは2つの暗号的にセキュアなプロトコルを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.684519095498985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Cross-Client Label Propagation(XCLP), a new method for transductive federated learning. XCLP estimates a data graph jointly from the data of multiple clients and computes labels for the unlabeled data by propagating label information across the graph. To avoid clients having to share their data with anyone, XCLP employs two cryptographically secure protocols: secure Hamming distance computation and secure summation. We demonstrate two distinct applications of XCLP within federated learning. In the first, we use it in a one-shot way to predict labels for unseen test points. In the second, we use it to repeatedly pseudo-label unlabeled training data in a federated semi-supervised setting. Experiments on both real federated and standard benchmark datasets show that in both applications XCLP achieves higher classification accuracy than alternative approaches.
• Abstract（参考訳）: トランスダクティブフェデレーション学習のための新しい手法であるクロスクライアントラベル伝搬(XCLP)を提案する。 XCLPは、複数のクライアントのデータからデータグラフを共同で推定し、ラベル情報をグラフ全体に伝播することによりラベル付きデータのラベルを算出する。 クライアントがデータを誰とでも共有することを避けるため、XCLPは2つの暗号化的にセキュアなプロトコルを使っている。 我々は、連合学習におけるXCLPの2つの異なる応用を実証した。 最初は、見当たらないテストポイントのラベルを予測するために、ワンショットでそれを使用します。 第二に、半教師なしのフェデレーション環境での擬似ラベルなしトレーニングデータを繰り返し使用する。 実際のフェデレーションと標準ベンチマークの両方の実験では、XCLPはどちらのアプリケーションでも、代替手法よりも高い分類精度を達成している。

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