論文の概要: Personalized Privacy-Preserving Framework for Cross-Silo Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12020v1
• Date: Wed, 22 Feb 2023 07:24:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 15:08:03.745442
• Title: Personalized Privacy-Preserving Framework for Cross-Silo Federated Learning
• Title（参考訳）: クロスサイロフェデレーション学習のためのパーソナライズされたプライバシー保護フレームワーク
• Authors: Van-Tuan Tran, Huy-Hieu Pham, Kok-Seng Wong
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は有望な分散ディープラーニング(DL)フレームワークであり、プライベートデータを共有することなく、クライアント間で共同でトレーニングされたDLベースのアプローチを可能にする。 本稿では,PPPFL(Personalized Privacy-Preserving Federated Learning)という新しいフレームワークを提案する。 提案するフレームワークは,MNIST,Fashion-MNIST,CIFAR-10,CIFAR-100など,さまざまなデータセット上で複数のFLベースラインより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is recently surging as a promising decentralized deep learning (DL) framework that enables DL-based approaches trained collaboratively across clients without sharing private data. However, in the context of the central party being active and dishonest, the data of individual clients might be perfectly reconstructed, leading to the high possibility of sensitive information being leaked. Moreover, FL also suffers from the nonindependent and identically distributed (non-IID) data among clients, resulting in the degradation in the inference performance on local clients' data. In this paper, we propose a novel framework, namely Personalized Privacy-Preserving Federated Learning (PPPFL), with a concentration on cross-silo FL to overcome these challenges. Specifically, we introduce a stabilized variant of the Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) algorithm to collaboratively train a global initialization from clients' synthetic data generated by Differential Private Generative Adversarial Networks (DP-GANs). After reaching convergence, the global initialization will be locally adapted by the clients to their private data. Through extensive experiments, we empirically show that our proposed framework outperforms multiple FL baselines on different datasets, including MNIST, Fashion-MNIST, CIFAR-10, and CIFAR-100.
• Abstract（参考訳）: federated learning(fl)は最近、プライベートデータを共有せずにクライアント間で協調的にトレーニングされたdlベースのアプローチを可能にする、有望な分散ディープラーニング(dl)フレームワークとして急成長している。 しかし、中央党が活発で不正である状況では、個々のクライアントのデータは完全に再構築される可能性があり、機密情報が漏洩する可能性が高い。 さらに、FLはクライアント間で非独立で同一に分散された(非IID)データにも悩まされ、ローカルクライアントのデータに対する推論性能が低下する。 本稿では,これらの課題を克服するために,クロスサイロflに重点を置く,パーソナライズされたプライバシ保存連合学習(pppfl)という新しい枠組みを提案する。 具体的には,モデル非依存メタラーニング(MAML)アルゴリズムの安定化版を導入し,DP-GANによって生成されたクライアントの合成データからグローバル初期化を協調的に訓練する。 収束に達した後、グローバル初期化はクライアントによってローカルにプライベートデータに適応される。 MNIST, Fashion-MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100など, さまざまなデータセット上で, 提案するフレームワークが複数のFLベースラインより優れていることを実証的に示す。

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