論文の概要: Robust Learning Protocol for Federated Tumor Segmentation Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08290v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 05:51:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 14:45:43.528961
• Title: Robust Learning Protocol for Federated Tumor Segmentation Challenge
• Title（参考訳）: Federated tumor Segmentation Challengeのためのロバスト学習プロトコル
• Authors: Ambrish Rawat, Giulio Zizzo, Swanand Kadhe, Jonathan P. Epperlein, Stefano Braghin
• Abstract要約: フェデレーテッド・腫瘍・チャレンジ(FeTS 2022)のためのフェデレーテッド・ラーニング・プロセスの組織化のための堅牢で効率的な学習プロトコルを考案する。 このような課題に対処するために,サーバサイド適応最適化(サーバサイドAdam)とジャディディクスパラメータ(重み付け)アグリゲーションスキームを組み合わせたロバスト学習プロトコル(RoLePRO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.345949747779388
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we devise robust and efficient learning protocols for orchestrating a Federated Learning (FL) process for the Federated Tumor Segmentation Challenge (FeTS 2022). Enabling FL for FeTS setup is challenging mainly due to data heterogeneity among collaborators and communication cost of training. To tackle these challenges, we propose Robust Learning Protocol (RoLePRO) which is a combination of server-side adaptive optimisation (e.g., server-side Adam) and judicious parameter (weights) aggregation schemes (e.g., adaptive weighted aggregation). RoLePRO takes a two-phase approach, where the first phase consists of vanilla Federated Averaging, while the second phase consists of a judicious aggregation scheme that uses a sophisticated reweighting, all in the presence of an adaptive optimisation algorithm at the server. We draw insights from extensive experimentation to tune learning rates for the two phases.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,FeTS 2022(Feerated tumor Segmentation Challenge)のためのFL(Feerated Learning)プロセスのオーケストレーションのための,堅牢で効率的な学習プロトコルを考案した。 FeTSセットアップのためのFLの導入は、主にコラボレータ間のデータ不均一性と訓練の通信コストによって困難である。 これらの課題に取り組むために,サーバサイド適応最適化(サーバサイドアダムなど)と,重み付きパラメータ(重み付け)集約スキーム(例えば適応重み付け集約)を組み合わせたロバスト学習プロトコル(rolepro)を提案する。 RoLePROは、第1フェーズがバニラフェデレーション平均化(Vanilla Federated Averaging)で構成され、第2フェーズは、サーバに適応最適化アルゴリズムが存在するという、洗練された再重み付け(reweighting)を使用する司法集約スキームで構成されている。 2つのフェーズの学習率を調整するために、広範な実験から洞察を引き出す。

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