論文の概要: FedConceptEM: Robust Federated Learning Under Diverse Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12379v1
• Date: Sun, 29 Jan 2023 06:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 17:25:18.023569
• Title: FedConceptEM: Robust Federated Learning Under Diverse Distribution Shifts
• Title（参考訳）: FedConceptEM: 分散シフトによるロバストなフェデレーション学習
• Authors: Yongxin Guo, Xiaoying Tang, Tao Lin
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、クライアントデータをエッジデバイスに保持することで、プライバシを保護する機械学習パラダイムである。 最近の研究は、分布シフトを伴うFLの最適化を改善することを目的としているが、複数種類の分布シフトが同時に発生する場合、FLモデルをトレーニングする方法は未解決の問題である。 本稿では,FLにおける多様な分布シフトを扱うための新しいアルゴリズムフレームワークであるFedConceptEMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.757705591791482
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a machine learning paradigm that protects privacy by keeping client data on edge devices. However, optimizing FL in practice can be challenging due to the diversity and heterogeneity of the learning system. Recent research efforts have aimed to improve the optimization of FL with distribution shifts, but it is still an open problem how to train FL models when multiple types of distribution shifts, i.e., feature distribution skew, label distribution skew, and concept shift occur simultaneously. To address this challenge, we propose a novel algorithm framework, FedConceptEM, for handling diverse distribution shifts in FL. FedConceptEM automatically assigns clients with concept shifts to different models, avoiding the performance drop caused by these shifts. At the same time, clients without concept shifts, even with feature or label skew, are assigned to the same model, improving the robustness of the trained models. Extensive experiments demonstrate that FedConceptEM outperforms other state-of-the-art cluster-based FL methods by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、クライアントデータをエッジデバイスに保持することでプライバシを保護する機械学習パラダイムである。 しかし,学習システムの多様性や多様性から,実際にflを最適化することは困難である。 最近の研究は、分布シフトを伴うFLの最適化の改善を目的としているが、複数種類の分布シフト、すなわち、特徴分布スキュー、ラベル分布スキュー、概念シフトを同時に行う場合、FLモデルをトレーニングする方法は未解決の問題である。 この課題に対処するために,FLにおける多様な分布シフトを扱うための新しいアルゴリズムフレームワークであるFedConceptEMを提案する。 fedconceptemは、コンセプトシフトを異なるモデルに自動的に割り当て、これらのシフトによるパフォーマンス低下を回避する。 同時に、機能やラベルのスキューであっても、コンセプトシフトのないクライアントが同じモデルに割り当てられ、トレーニングされたモデルの堅牢性が改善される。 大規模な実験により、FedConceptEMは他の最先端のクラスタベースのFL法よりも大きなマージンで優れていることが示された。

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