論文の概要: FedGen: Generalizable Federated Learning for Sequential Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01914v2
• Date: Tue, 30 May 2023 14:47:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 02:17:01.831918
• Title: FedGen: Generalizable Federated Learning for Sequential Data
• Title（参考訳）: FedGen: シークエンシャルデータのための一般化可能なフェデレーションラーニング
• Authors: Praveen Venkateswaran, Vatche Isahagian, Vinod Muthusamy, Nalini Venkatasubramanian
• Abstract要約: 多くの実世界の分散環境では、バイアスとデータサンプリングの問題により、急激な相関が存在する。 我々はFedGenという汎用的なフェデレーション学習フレームワークを提案し、クライアントが素早い特徴と不変な特徴を識別および識別できるようにする。 FedGenは、より優れた一般化を実現し、現在のフェデレーション学習手法の精度を24%以上上回るモデルが得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.784435748969806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Existing federated learning models that follow the standard risk minimization paradigm of machine learning often fail to generalize in the presence of spurious correlations in the training data. In many real-world distributed settings, spurious correlations exist due to biases and data sampling issues on distributed devices or clients that can erroneously influence models. Current generalization approaches are designed for centralized training and attempt to identify features that have an invariant causal relationship with the target, thereby reducing the effect of spurious features. However, such invariant risk minimization approaches rely on apriori knowledge of training data distributions which is hard to obtain in many applications. In this work, we present a generalizable federated learning framework called FedGen, which allows clients to identify and distinguish between spurious and invariant features in a collaborative manner without prior knowledge of training distributions. We evaluate our approach on real-world datasets from different domains and show that FedGen results in models that achieve significantly better generalization and can outperform the accuracy of current federated learning approaches by over 24%.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の標準リスク最小化パラダイムに従う既存のフェデレーション学習モデルは、トレーニングデータに急激な相関が存在する場合、しばしば一般化に失敗する。 多くの実世界の分散環境では、偏りや分散デバイスやクライアント上のデータサンプリングの問題によって、誤った相関が発生する。 現在の一般化アプローチは、集中的なトレーニングのために設計され、ターゲットと不変因果関係を持つ特徴を識別しようとする。 しかし、このような不変リスク最小化アプローチは、多くのアプリケーションでは入手が難しい訓練データ分布のアプライオリ知識に依存している。 本稿では,FedGenと呼ばれる汎用的なフェデレーション学習フレームワークを提案する。これにより,クライアントは,学習分布の事前知識を必要とせずに,刺激的特徴と不変特徴を協調的に識別し,識別することができる。 我々は、異なるドメインからの実世界のデータセットに対するアプローチを評価し、FedGenがより優れた一般化を実現し、現在のフェデレーション学習アプローチの精度を24%以上向上できるモデルをもたらすことを示す。

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