論文の概要: FLAG: Fast Label-Adaptive Aggregation for Multi-label Classification in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13571v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 08:16:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 16:22:31.183967
• Title: FLAG: Fast Label-Adaptive Aggregation for Multi-label Classification in Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習におけるマルチラベル分類のための高速ラベル適応アグリゲーション
• Authors: Shih-Fang Chang, Benny Wei-Yun Hsu, Tien-Yu Chang, Vincent S. Tseng
• Abstract要約: 本研究では,クラスタリングに基づくマルチラベルデータアロケーション(CMDA)と,新たな集約手法であるFast Label-Adaptive Aggregation(FLAG)を提案する。 実験の結果,我々の手法は,最先端のフェデレーション学習手法を超越するために,学習エポックとコミュニケーションラウンドの50%未満しか必要としないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4280238304844592
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning aims to share private data to maximize the data utility without privacy leakage. Previous federated learning research mainly focuses on multi-class classification problems. However, multi-label classification is a crucial research problem close to real-world data properties. Nevertheless, a limited number of federated learning studies explore this research problem. Existing studies of multi-label federated learning did not consider the characteristics of multi-label data, i.e., they used the concept of multi-class classification to verify their methods' performance, which means it will not be feasible to apply their methods to real-world applications. Therefore, this study proposed a new multi-label federated learning framework with a Clustering-based Multi-label Data Allocation (CMDA) and a novel aggregation method, Fast Label-Adaptive Aggregation (FLAG), for multi-label classification in the federated learning environment. The experimental results demonstrate that our methods only need less than 50\% of training epochs and communication rounds to surpass the performance of state-of-the-art federated learning methods.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、プライバシーの漏洩なしにデータユーティリティを最大化するためにプライベートデータを共有することを目的としている。 従来の連合学習研究は主に多クラス分類問題に焦点を当てていた。 しかし,マルチラベル分類は実世界のデータ特性に近い重要な研究課題である。 それにもかかわらず、限られた数の連合学習研究がこの研究問題を探求している。 既存のマルチラベル・フェデレート学習の研究では、マルチラベルデータの特徴を考慮せず、つまり、マルチクラス分類の概念を用いて手法の性能を検証しており、現実のアプリケーションにメソッドを適用することは不可能である。 そこで本研究では,クラスタリングに基づくマルチラベルデータアロケーション(cmda)と,フェデレーション学習環境におけるマルチラベル分類のための新しいアグリゲーション手法であるfast label-adaptive aggregation(flag)を提案する。 実験の結果,最先端のフェデレーション学習法の性能を上回るためには,トレーニング期間とコミュニケーションラウンドの50\%未満しか必要としないことがわかった。

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