論文の概要: FedPDC:Federated Learning for Public Dataset Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12503v1
• Date: Fri, 24 Feb 2023 08:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-27 14:14:11.693333
• Title: FedPDC:Federated Learning for Public Dataset Correction
• Title（参考訳）: FedPDC:公開データセット修正のためのフェデレーションラーニング
• Authors: Yuquan Zhang, Yongquan Zhang
• Abstract要約: フェデレート学習は、非IIDシナリオにおける従来の機械学習よりも分類精度が低い。 局所モデルのアグリゲーションモードと局所学習の損失関数を最適化するために,新しいアルゴリズムであるFedPDCを提案する。 多くのベンチマーク実験において、FedPDCは極めて不均衡なデータ分布の場合、グローバルモデルの精度を効果的に向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5533842336139065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As people pay more and more attention to privacy protection, Federated Learning (FL), as a promising distributed machine learning paradigm, is receiving more and more attention. However, due to the biased distribution of data on devices in real life, federated learning has lower classification accuracy than traditional machine learning in Non-IID scenarios. Although there are many optimization algorithms, the local model aggregation in the parameter server is still relatively traditional. In this paper, a new algorithm FedPDC is proposed to optimize the aggregation mode of local models and the loss function of local training by using the shared data sets in some industries. In many benchmark experiments, FedPDC can effectively improve the accuracy of the global model in the case of extremely unbalanced data distribution, while ensuring the privacy of the client data. At the same time, the accuracy improvement of FedPDC does not bring additional communication costs.
• Abstract（参考訳）: プライバシ保護にもっと注意を払うようになるにつれて、有望な分散機械学習パラダイムである連合学習(federated learning:fl)がますます注目を集めている。 しかし、実生活におけるデバイス上のデータの偏りにより、フェデレーション学習は非IIDシナリオにおける従来の機械学習よりも分類精度が低い。 最適化アルゴリズムは多数存在するが、パラメータサーバのローカルモデル集約は比較的伝統的である。 本稿では,いくつかの産業における共有データセットを用いて,局所モデルの集約モードと局所トレーニングの損失関数を最適化する新しいアルゴリズムfedpdcを提案する。 多くのベンチマーク実験において、FedPDCはクライアントデータのプライバシーを確保しつつ、極めて不均衡なデータ分散の場合のグローバルモデルの精度を効果的に改善することができる。 同時に、FedPDCの精度向上は、追加の通信コストをもたらしない。

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