論文の概要: Addressing Class Variable Imbalance in Federated Semi-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11809v1
• Date: Tue, 21 Mar 2023 12:50:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-22 15:05:58.907478
• Title: Addressing Class Variable Imbalance in Federated Semi-supervised Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション半教師付き学習におけるクラス可変不均衡の解消
• Authors: Zehui Dong, Wenjing Liu, Siyuan Liu, Xingzhi Chen
• Abstract要約: 我々は,クラス変数の不均衡を解決するために,FCVI(Federated Semi-supervised Learning for Class Variable Im Balance)を提案する。 FCVIは、クラス数の変化によるデータの不均衡を軽減するために使用される。 クライアントのプライバシを維持しながら,ベースライン方式よりもはるかに優れた手法であることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.542178602467885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Semi-supervised Learning (FSSL) combines techniques from both fields of federated and semi-supervised learning to improve the accuracy and performance of models in a distributed environment by using a small fraction of labeled data and a large amount of unlabeled data. Without the need to centralize all data in one place for training, it collect updates of model training after devices train models at local, and thus can protect the privacy of user data. However, during the federal training process, some of the devices fail to collect enough data for local training, while new devices will be included to the group training. This leads to an unbalanced global data distribution and thus affect the performance of the global model training. Most of the current research is focusing on class imbalance with a fixed number of classes, while little attention is paid to data imbalance with a variable number of classes. Therefore, in this paper, we propose Federated Semi-supervised Learning for Class Variable Imbalance (FCVI) to solve class variable imbalance. The class-variable learning algorithm is used to mitigate the data imbalance due to changes of the number of classes. Our scheme is proved to be significantly better than baseline methods, while maintaining client privacy.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション・セミ教師付き学習(FSSL)は、フェデレーションとセミ教師付き学習の両方の分野のテクニックを組み合わせて、少数のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを用いて、分散環境におけるモデルの精度と性能を改善する。 すべてのデータをトレーニングのために一箇所にまとめる必要がないため、デバイスがローカルでモデルをトレーニングした後、モデルトレーニングのアップデートを収集し、ユーザデータのプライバシを保護することができる。 しかし、連邦政府のトレーニングプロセスでは、いくつかのデバイスはローカルトレーニングのための十分なデータを収集できず、新しいデバイスはグループトレーニングに含まれる。 これにより、不均衡なグローバルデータ分散が発生し、グローバルモデルトレーニングのパフォーマンスに影響を及ぼす。 現在の研究の大半は、一定の数のクラスとクラスの不均衡に焦点を当てているが、データの不均衡とクラスの変動にはほとんど注意を払わない。 そこで本稿では,クラス変数の不均衡を解決するためのFCVI(Federated Semi-supervised Learning for Class Variable Im Balance)を提案する。 クラス変数学習アルゴリズムは、クラス数の変化によるデータの不均衡を軽減するために使用される。 クライアントのプライバシを維持しながら,ベースライン方式よりもはるかに優れた手法であることが実証された。

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