Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combined Use of Federated Learning and Image Encryption for Privacy-Preserving Image Classification with Vision Transformer

論文の概要: Combined Use of Federated Learning and Image Encryption for Privacy-Preserving Image Classification with Vision Transformer

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09255v1
Date: Mon, 23 Jan 2023 03:41:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-24 14:09:03.661171
Title: Combined Use of Federated Learning and Image Encryption for Privacy-Preserving Image Classification with Vision Transformer
Title（参考訳）: 視覚変換器を用いたプライバシー保護画像分類におけるフェデレーション学習と画像暗号化の併用
Authors: Teru Nagamori and Hitoshi Kiya
Abstract要約: 視覚変換器(ViT)を用いたプライバシー保護画像分類のためのFLと暗号化画像の組み合わせを提案する。実験では,CIFAR-10およびCIFAR-100データセットの性能劣化を伴わずに,本手法をうまく動作させることが実証された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.505867475659276
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In recent years, privacy-preserving methods for deep learning have become an urgent problem. Accordingly, we propose the combined use of federated learning (FL) and encrypted images for privacy-preserving image classification under the use of the vision transformer (ViT). The proposed method allows us not only to train models over multiple participants without directly sharing their raw data but to also protect the privacy of test (query) images for the first time. In addition, it can also maintain the same accuracy as normally trained models. In an experiment, the proposed method was demonstrated to well work without any performance degradation on the CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets.
Abstract（参考訳）: 近年,ディープラーニングのためのプライバシー保護手法が緊急問題となっている。そこで本研究では,視覚トランスフォーマ(vit)を用いたプライバシー保護画像分類のためのフェデレーション学習(fl)と暗号化画像の併用を提案する。提案手法では,複数の参加者に対して生データを直接共有することなくモデルをトレーニングできるだけでなく,テスト画像のプライバシ(クエリ)を初めて保護できる。さらに、通常訓練されたモデルと同じ精度を維持することもできる。実験では,CIFAR-10およびCIFAR-100データセットの性能劣化を伴わずに,良好な動作が得られた。

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