論文の概要: FedSiam-DA: Dual-aggregated Federated Learning via Siamese Network under Non-IID Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09421v2
• Date: Fri, 18 Nov 2022 14:29:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 15:28:53.164118
• Title: FedSiam-DA: Dual-aggregated Federated Learning via Siamese Network under Non-IID Data
• Title（参考訳）: FedSiam-DA:非IIDデータに基づくシームズネットワークによる二重集約型フェデレーションラーニング
• Authors: Ming Yang, Yanhan Wang, Xin Wang, Zhenyong Zhang, Xiaoming Wu, Peng Cheng
• Abstract要約: フェデレートされた学習は、データアイランドに対処できるが、実際のアプリケーションで不均一なデータでトレーニングすることは依然として困難である。 本稿では,新しい二重集約型コントラスト学習手法であるFedSiam-DAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.95009868875851
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning is a distributed learning that allows each client to keep the original data locally and only upload the parameters of the local model to the server. Despite federated learning can address data island, it remains challenging to train with data heterogeneous in a real application. In this paper, we propose FedSiam-DA, a novel dual-aggregated contrastive federated learning approach, to personalize both local and global models, under various settings of data heterogeneity. Firstly, based on the idea of contrastive learning in the siamese network, FedSiam-DA regards the local and global model as different branches of the siamese network during the local training and controls the update direction of the model by constantly changing model similarity to personalize the local model. Secondly, FedSiam-DA introduces dynamic weights based on model similarity for each local model and exercises the dual-aggregated mechanism to further improve the generalization of the global model. Moreover, we provide extensive experiments on benchmark datasets, the results demonstrate that FedSiam-DA achieves outperforming several previous FL approaches on heterogeneous datasets.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning)は、各クライアントが元のデータをローカルに保持し、ローカルモデルのパラメータのみをサーバにアップロードする分散学習である。 フェデレーション学習はデータ島に対処できるが、実際のアプリケーションで異種データを扱うことは依然として困難である。 本稿では,データの不均一性の様々な設定下で,局所モデルとグローバルモデルの両方をパーソナライズするための,新しいコントラスト型コントラスト学習手法fesiam-daを提案する。 まず、シャムネットワークにおけるコントラスト学習の考え方に基づき、フェデシアムダはローカルトレーニング中に、ローカルモデルとグローバルモデルをシャムネットワークの異なるブランチとして捉え、ローカルモデルをパーソナライズするためにモデルの類似性を常に変更することにより、モデルの更新方向を制御する。 第二に、FedSiam-DAは各局所モデルのモデル類似性に基づく動的ウェイトを導入し、グローバルモデルの一般化をさらに改善するために二重集約機構を行使する。 さらに、ベンチマークデータセットに関する広範な実験を行い、FedSiam-DAがヘテロジニアスデータセットに対する以前のFLアプローチよりも優れていることを示す。

関連論文リスト

• An Aggregation-Free Federated Learning for Tackling Data Heterogeneity [50.44021981013037]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データセットからの知識を活用する効果に頼っている。 従来のFLメソッドでは、クライアントが前回のトレーニングラウンドからサーバが集約したグローバルモデルに基づいてローカルモデルを更新するアグリゲート-then-adaptフレームワークを採用している。 我々は,新しいアグリゲーションフリーFLアルゴリズムであるFedAFを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T05:55:23Z)
• Federated Learning with Projected Trajectory Regularization [65.6266768678291]
  フェデレーション学習は、ローカルデータを共有せずに、分散クライアントから機械学習モデルの共同トレーニングを可能にする。 連合学習における重要な課題の1つは、クライアントにまたがる識別できない分散データを扱うことである。 本稿では,データ問題に対処するための予測軌道正則化(FedPTR)を備えた新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T02:12:08Z)
• Tunable Soft Prompts are Messengers in Federated Learning [55.924749085481544]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が分散データソースを使用して機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 FLにおけるモデルプライバシ保護の欠如は無視できない課題となっている。 そこで本研究では,ソフトプロンプトによって参加者間の情報交換を実現する新しいFLトレーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T11:01:10Z)
• The Best of Both Worlds: Accurate Global and Personalized Models through Federated Learning with Data-Free Hyper-Knowledge Distillation [17.570719572024608]
  FedHKD (Federated Hyper-Knowledge Distillation) は、クライアントがローカルモデルを訓練するために知識蒸留に依存する新しいFLアルゴリズムである。 他のKDベースのpFLメソッドとは異なり、FedHKDはパブリックデータセットに依存したり、サーバに生成モデルをデプロイしたりしない。 さまざまなシナリオにおける視覚的データセットに関する広範な実験を行い、FedHKDがパーソナライズおよびグローバルモデルパフォーマンスの両方において、大幅な改善を提供することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-21T16:20:57Z)
• FedDM: Iterative Distribution Matching for Communication-Efficient Federated Learning [87.08902493524556]
  フェデレートラーニング(FL)は近年、学術や産業から注目を集めている。 我々は,複数の局所的代理関数からグローバルなトレーニング目標を構築するためのFedDMを提案する。 そこで本研究では,各クライアントにデータ集合を構築し,元のデータから得られた損失景観を局所的にマッチングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T04:55:18Z)
• Heterogeneous Ensemble Knowledge Transfer for Training Large Models in Federated Learning [22.310090483499035]
  フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスがプライベートデータを中央集約サーバに公開することなく、協調的にモデルを学習することを可能にする。 既存のFLアルゴリズムの多くは、クライアントとサーバにまたがってデプロイされるのと同じアーキテクチャのモデルを必要とする。 本稿では,Fed-ETと呼ばれる新しいアンサンブル知識伝達手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T05:18:32Z)
• Adapt to Adaptation: Learning Personalization for Cross-Silo Federated Learning [6.0088002781256185]
  従来のフェデレーション学習は、分散データによるクライアントのフェデレーションのためのグローバルモデルをトレーニングすることを目的としている。 非IIDデータセット間の分散シフトは、データヘテロジニティとしても知られ、この1つのグローバルモデルに適合するソリューションにしばしば挑戦する。 我々は、各クライアントが他のクライアントのモデルからどれだけの恩恵を受けることができるかを適応的に学習するパーソナライズされたクロスサイロFLフレームワークであるAPPLEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-15T22:23:14Z)
• Towards Fair Federated Learning with Zero-Shot Data Augmentation [123.37082242750866]
  フェデレーション学習は重要な分散学習パラダイムとして登場し、サーバはクライアントデータにアクセスせずに、多くのクライアントがトレーニングしたモデルからグローバルモデルを集約する。 本稿では, 統計的不均一性を緩和し, フェデレートネットワークにおけるクライアント間での精度向上を図るために, ゼロショットデータ拡張を用いた新しいフェデレーション学習システムを提案する。 Fed-ZDAC (クライアントでのゼロショットデータ拡張によるフェデレーション学習) と Fed-ZDAS (サーバでのゼロショットデータ拡張によるフェデレーション学習) の2種類について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-27T18:23:54Z)
• FedH2L: Federated Learning with Model and Statistical Heterogeneity [75.61234545520611]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散参加者が個々のデータのプライバシを犠牲にすることなく、強力なグローバルモデルを集合的に学習することを可能にする。 我々はFedH2Lを導入し、これはモデルアーキテクチャに非依存であり、参加者間で異なるデータ分散に対して堅牢である。 パラメータや勾配を共有するアプローチとは対照的に、FedH2Lは相互蒸留に依存し、参加者間で共有シードセットの後方のみを分散的に交換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T10:10:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。