Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning on Non-IID Graphs via Structural Knowledge Sharing

論文の概要: Federated Learning on Non-IID Graphs via Structural Knowledge Sharing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13009v1
Date: Wed, 23 Nov 2022 15:12:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-24 14:49:24.168906
Title: Federated Learning on Non-IID Graphs via Structural Knowledge Sharing
Title（参考訳）: 構造的知識共有による非IIDグラフのフェデレーション学習
Authors: Yue Tan, Yixin Liu, Guodong Long, Jing Jiang, Qinghua Lu, Chengqi Zhang
Abstract要約: フェデレーショングラフ学習(FGL)により、クライアントはプライベートデータを共有せずに、分散型で強力なGNNモデルをトレーニングできる。我々はFedStarというFGLフレームワークを提案し、グラフ間学習タスクの共通基盤構造情報を抽出し、共有する。クロスデータセットとクロスドメインのFGL設定の両方に対して広範な実験を行い、FedStarの優位性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 47.140441784462794
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Graph neural networks (GNNs) have shown their superiority in modeling graph data. Owing to the advantages of federated learning, federated graph learning (FGL) enables clients to train strong GNN models in a distributed manner without sharing their private data. A core challenge in federated systems is the non-IID problem, which also widely exists in real-world graph data. For example, local data of clients may come from diverse datasets or even domains, e.g., social networks and molecules, increasing the difficulty for FGL methods to capture commonly shared knowledge and learn a generalized encoder. From real-world graph datasets, we observe that some structural properties are shared by various domains, presenting great potential for sharing structural knowledge in FGL. Inspired by this, we propose FedStar, an FGL framework that extracts and shares the common underlying structure information for inter-graph federated learning tasks. To explicitly extract the structure information rather than encoding them along with the node features, we define structure embeddings and encode them with an independent structure encoder. Then, the structure encoder is shared across clients while the feature-based knowledge is learned in a personalized way, making FedStar capable of capturing more structure-based domain-invariant information and avoiding feature misalignment issues. We perform extensive experiments over both cross-dataset and cross-domain non-IID FGL settings, demonstrating the superiority of FedStar.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnns)は、グラフデータのモデリングにおいてその優位性を示している。フェデレーション学習の利点により、フェデレーショングラフ学習(FGL)は、クライアントがプライベートデータを共有せずに、分散的に強力なGNNモデルをトレーニングすることができる。連合系における中核的な課題は、実世界のグラフデータにも広く存在する非IID問題である。例えば、クライアントのローカルデータは、さまざまなデータセットや、例えばソーシャルネットワークや分子といったドメインから来ることもあり、FGLメソッドが共通に共有される知識をキャプチャし、一般化されたエンコーダを学ぶのが困難になる。実世界のグラフデータセットから、いくつかの構造的特性が様々な領域で共有され、FGLで構造的知識を共有する大きな可能性を示す。そこで我々はFedStarを提案する。FedStarは、グラフ間フェデレーション学習タスクの共通基盤構造情報を抽出し、共有するFGLフレームワークである。ノードの特徴とともにエンコードするのではなく、構造情報を明示的に抽出するために、構造埋め込みを定義し、独立した構造エンコーダでエンコードする。次に、構造エンコーダをクライアント間で共有し、特徴ベースの知識をパーソナライズした方法で学習することにより、feedstarは構造ベースのドメイン不変情報をキャプチャし、特徴的不一致を回避することができる。クロスデータセットとクロスドメイン非iidfgl設定の両方について広範な実験を行い、feedstarの優位性を実証した。

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