論文の概要: Unimodal Training-Multimodal Prediction: Cross-modal Federated Learning
with Hierarchical Aggregation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15486v1
- Date: Mon, 27 Mar 2023 07:07:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-29 17:45:13.828075
- Title: Unimodal Training-Multimodal Prediction: Cross-modal Federated Learning
with Hierarchical Aggregation
- Title（参考訳）: 単モーダルトレーニングとマルチモーダル予測:階層的集約によるクロスモーダル・フェデレーション学習
- Authors: Rongyu Zhang, Xiaowei Chi, Guiliang Liu, Wenyi Zhang, Yuan Du, Fangxin
Wang
- Abstract要約: HA-Fedformerは新しいトランスフォーマーベースのモデルで、クライアントでのアンモダルデータセットのみを使用して、単一モダルトレーニングを可能にする。
我々は,マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを用いた局所エンコーダの不確実性を考慮したアグリゲーション法を開発した。
一般的な感情分析ベンチマークであるCMU-MOSIとCMU-MOSEIの実験は、HA-Fedformerが最先端のマルチモーダルモデルを大幅に上回ることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.308470947384134
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Multimodal learning has seen great success mining data features from multiple
modalities with remarkable model performance improvement. Meanwhile, federated
learning (FL) addresses the data sharing problem, enabling privacy-preserved
collaborative training to provide sufficient precious data. Great potential,
therefore, arises with the confluence of them, known as multimodal federated
learning. However, limitation lies in the predominant approaches as they often
assume that each local dataset records samples from all modalities. In this
paper, we aim to bridge this gap by proposing an Unimodal Training - Multimodal
Prediction (UTMP) framework under the context of multimodal federated learning.
We design HA-Fedformer, a novel transformer-based model that empowers unimodal
training with only a unimodal dataset at the client and multimodal testing by
aggregating multiple clients' knowledge for better accuracy. The key advantages
are twofold. Firstly, to alleviate the impact of data non-IID, we develop an
uncertainty-aware aggregation method for the local encoders with layer-wise
Markov Chain Monte Carlo sampling. Secondly, to overcome the challenge of
unaligned language sequence, we implement a cross-modal decoder aggregation to
capture the hidden signal correlation between decoders trained by data from
different modalities. Our experiments on popular sentiment analysis benchmarks,
CMU-MOSI and CMU-MOSEI, demonstrate that HA-Fedformer significantly outperforms
state-of-the-art multimodal models under the UTMP federated learning
frameworks, with 15%-20% improvement on most attributes.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダル学習は、優れたモデル性能向上を伴う複数のモーダルからデータ特徴をマイニングすることに成功した。
一方、フェデレーション・ラーニング(fl)はデータ共有の問題に対処し、プライバシーを保った共同トレーニングによって十分な貴重なデータを提供できる。
したがって、大きなポテンシャルは、マルチモーダル連合学習として知られるそれらの合流によって生じる。
しかしながら、各ローカルデータセットがすべてのモダリティからサンプルを記録すると仮定することが多いため、制限は支配的なアプローチにある。
本稿では,一様学習-多様予測(UTMP)フレームワークを多様学習の文脈下で提案することで,このギャップを埋めることを目的とする。
HA-Fedformerというトランスフォーマーベースの新しいモデルを設計し、クライアントでの非モーダルデータセットのみによる一元学習と、複数のクライアントの知識をより正確に集約してマルチモーダルテストを実現する。
主な利点は2つある。
まず,非IIDデータの影響を軽減するため,マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングを用いた局所エンコーダの不確実性を考慮したアグリゲーション手法を開発した。
第二に、不整合言語列の課題を克服するため、異なるモダリティのデータから訓練されたデコーダ間の隠れ信号相関を捉えるために、クロスモーダルデコーダアグリゲーションを実装した。
一般的な感情分析ベンチマークであるCMU-MOSIとCMU-MOSEIの実験では、HA-FedformerはUTMPフェデレーション学習フレームワークの下で最先端のマルチモーダルモデルよりも優れており、ほとんどの属性に対して15%-20%改善されている。
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