論文の概要: Reliable Federated Disentangling Network for Non-IID Domain Feature
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12798v2
- Date: Mon, 18 Sep 2023 03:23:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-09-20 00:48:25.856757
- Title: Reliable Federated Disentangling Network for Non-IID Domain Feature
- Title（参考訳）: 非IID領域特徴に対する信頼フェデレーション分散ネットワーク
- Authors: Meng Wang, Kai Yu, Chun-Mei Feng, Yiming Qian, Ke Zou, Lianyu Wang,
Rick Siow Mong Goh, Yong Liu, Huazhu Fu
- Abstract要約: 本稿では、RFedDisと呼ばれる新しい信頼性のあるフェデレーション・ディエンタングリング・ネットワークを提案する。
我々の知る限り、提案するRFedDisは、明らかな不確実性と特徴の混在に基づくFLアプローチを開発する最初の試みである。
提案するRFedDisは,他の最先端FL手法と比較して信頼性の高い優れた性能を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.73267904147804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning (FL), as an effective decentralized distributed learning
approach, enables multiple institutions to jointly train a model without
sharing their local data. However, the domain feature shift caused by different
acquisition devices/clients substantially degrades the performance of the FL
model. Furthermore, most existing FL approaches aim to improve accuracy without
considering reliability (e.g., confidence or uncertainty). The predictions are
thus unreliable when deployed in safety-critical applications. Therefore,
aiming at improving the performance of FL in non-Domain feature issues while
enabling the model more reliable. In this paper, we propose a novel reliable
federated disentangling network, termed RFedDis, which utilizes feature
disentangling to enable the ability to capture the global domain-invariant
cross-client representation and preserve local client-specific feature
learning. Meanwhile, to effectively integrate the decoupled features, an
uncertainty-aware decision fusion is also introduced to guide the network for
dynamically integrating the decoupled features at the evidence level, while
producing a reliable prediction with an estimated uncertainty. To the best of
our knowledge, our proposed RFedDis is the first work to develop an FL approach
based on evidential uncertainty combined with feature disentangling, which
enhances the performance and reliability of FL in non-IID domain features.
Extensive experimental results show that our proposed RFedDis provides
outstanding performance with a high degree of reliability as compared to other
state-of-the-art FL approaches.
- Abstract（参考訳）: 効果的な分散学習アプローチとしてのフェデレートラーニング(FL)は、複数の機関がローカルデータを共有せずにモデルを共同で訓練することを可能にする。
しかし、異なる取得装置/クライアントによるドメインの特徴シフトはFLモデルの性能を著しく低下させる。
さらに、既存のflアプローチの多くは、信頼性(信頼性や不確実性など)を考慮せずに精度を向上させることを目的としている。
したがって、安全クリティカルなアプリケーションにデプロイすると、予測は信頼できない。
したがって、モデルをより信頼性の高いものにしながら、非ドメイン機能問題におけるflの性能向上を目指す。
本稿では,グローバルなドメイン不変のクロスクライアント表現をキャプチャし,ローカルクライアント固有の特徴学習を保存可能にするために,機能拡張を利用するRFedDisと呼ばれる,信頼性の高いフェデレーションデタングルネットワークを提案する。
また,分離された特徴を効果的に統合するために,不確実性を考慮した決定融合を導入することで,不確実性を推定した信頼性の高い予測を行うとともに,分離された特徴をエビデンスレベルで動的に統合する手法を提案する。
我々の知る限り、提案するRFedDisは明らかに不確実性に基づくFLアプローチと特徴分離を組み合わせた最初の取り組みであり、非IID領域の特徴におけるFLの性能と信頼性を向上させる。
提案するRFedDisは,他の最先端FL手法と比較して,信頼性の高い優れた性能を実現している。
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