Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visual Prompt Based Personalized Federated Learning

論文の概要: Visual Prompt Based Personalized Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08678v1
Date: Wed, 15 Mar 2023 15:02:15 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2023-03-16 13:23:04.584962
Title: Visual Prompt Based Personalized Federated Learning
Title（参考訳）: ビジュアルプロンプトに基づく個人化フェデレーション学習
Authors: Guanghao Li, Wansen Wu, Yan Sun, Li Shen, Baoyuan Wu, Dacheng Tao
Abstract要約: pFedPTと呼ばれる画像分類タスクのための新しいPFLフレームワークを提案し、クライアントのローカルデータ配信情報を暗黙的に表現するためにパーソナライズされた視覚的プロンプトを利用する。 CIFAR10とCIFAR100データセットの実験では、pFedPTは様々な設定でいくつかの最先端(SOTA)PFLアルゴリズムより優れていた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 83.04104655903846
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As a popular paradigm of distributed learning, personalized federated learning (PFL) allows personalized models to improve generalization ability and robustness by utilizing knowledge from all distributed clients. Most existing PFL algorithms tackle personalization in a model-centric way, such as personalized layer partition, model regularization, and model interpolation, which all fail to take into account the data characteristics of distributed clients. In this paper, we propose a novel PFL framework for image classification tasks, dubbed pFedPT, that leverages personalized visual prompts to implicitly represent local data distribution information of clients and provides that information to the aggregation model to help with classification tasks. Specifically, in each round of pFedPT training, each client generates a local personalized prompt related to local data distribution. Then, the local model is trained on the input composed of raw data and a visual prompt to learn the distribution information contained in the prompt. During model testing, the aggregated model obtains prior knowledge of the data distributions based on the prompts, which can be seen as an adaptive fine-tuning of the aggregation model to improve model performances on different clients. Furthermore, the visual prompt can be added as an orthogonal method to implement personalization on the client for existing FL methods to boost their performance. Experiments on the CIFAR10 and CIFAR100 datasets show that pFedPT outperforms several state-of-the-art (SOTA) PFL algorithms by a large margin in various settings.
Abstract（参考訳）: 分散学習の一般的なパラダイムとして、パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)では、パーソナライズされたモデルが、すべての分散クライアントからの知識を利用することで、一般化能力と堅牢性を向上させることができる。既存のpflアルゴリズムの多くは、パーソナライズされたレイヤ分割、モデル正規化、モデルの補間など、モデル中心の方法でパーソナライズに取り組む。本稿では、画像分類タスクのための新しいpflフレームワークpfedptを提案する。これは、パーソナライズされた視覚的プロンプトを利用して、クライアントのローカルデータ分布情報を暗黙的に表現し、その情報をアグリゲーションモデルに提供し、分類タスクを支援する。具体的には、pfedptトレーニングの各ラウンドにおいて、各クライアントはローカルデータ分散に関連するローカルパーソナライズされたプロンプトを生成する。そして、生データと視覚的プロンプトからなる入力に基づいて局所モデルを訓練し、そのプロンプトに含まれる分布情報を学習する。モデルテスト中、集約されたモデルは、プロンプトに基づいてデータ分布の事前知識を取得し、アグリゲーションモデルの適応的な微調整として、異なるクライアントでのモデル性能を改善することができる。さらに、視覚プロンプトは、既存のflメソッドのクライアントにパーソナライズを実装し、パフォーマンスを向上させるための直交メソッドとして追加することができる。 CIFAR10とCIFAR100データセットの実験では、pFedPTは様々な設定でいくつかの最先端(SOTA)PFLアルゴリズムより優れていた。

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