論文の概要: Fed-MIWAE: Federated Imputation of Incomplete Data via Deep Generative
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08054v1
- Date: Mon, 17 Apr 2023 08:14:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-18 16:03:31.069505
- Title: Fed-MIWAE: Federated Imputation of Incomplete Data via Deep Generative
Models
- Title（参考訳）: Fed-MIWAE: 深部生成モデルによる不完全データのフェデレーション
- Authors: Irene Balelli (EPIONE, UCA), Aude Sportisse (MAASAI, UCA,3iA C\^ote
d'Azur), Francesco Cremonesi (EPIONE, UCA), Pierre-Alexandre Mattei (MAASAI,
UCA,3iA C\^ote d'Azur), Marco Lorenzi (EPIONE, UCA,3iA C\^ote d'Azur)
- Abstract要約: フェデレーション学習は、明示的なデータ交換を必要とせずに、複数のローカルデータセット上で機械学習モデルのトレーニングを可能にする。
欠落したデータを扱う戦略を含むデータ前処理は、現実世界のフェデレートされた学習デプロイメントにおいて、依然として大きなボトルネックとなっている。
本稿では,変分オートエンコーダをベースとした遅延変数モデルであるFed-MIWAEを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.373862368597948
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning allows for the training of machine learning models on
multiple decentralized local datasets without requiring explicit data exchange.
However, data pre-processing, including strategies for handling missing data,
remains a major bottleneck in real-world federated learning deployment, and is
typically performed locally. This approach may be biased, since the
subpopulations locally observed at each center may not be representative of the
overall one. To address this issue, this paper first proposes a more consistent
approach to data standardization through a federated model. Additionally, we
propose Fed-MIWAE, a federated version of the state-of-the-art imputation
method MIWAE, a deep latent variable model for missing data imputation based on
variational autoencoders. MIWAE has the great advantage of being easily
trainable with classical federated aggregators. Furthermore, it is able to deal
with MAR (Missing At Random) data, a more challenging missing-data mechanism
than MCAR (Missing Completely At Random), where the missingness of a variable
can depend on the observed ones. We evaluate our method on multi-modal medical
imaging data and clinical scores from a simulated federated scenario with the
ADNI dataset. We compare Fed-MIWAE with respect to classical imputation
methods, either performed locally or in a centralized fashion. Fed-MIWAE allows
to achieve imputation accuracy comparable with the best centralized method,
even when local data distributions are highly heterogeneous. In addition,
thanks to the variational nature of Fed-MIWAE, our method is designed to
perform multiple imputation, allowing for the quantification of the imputation
uncertainty in the federated scenario.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、明示的なデータ交換を必要とせずに、複数の分散ローカルデータセット上の機械学習モデルのトレーニングを可能にする。
しかしながら、欠落したデータを扱う戦略を含むデータ前処理は、現実のフェデレートされた学習デプロイメントにおいて大きなボトルネックであり、通常はローカルで実行される。
それぞれの中心で局所的に観察されるサブポピュレーションは全体を表すものではないため、このアプローチはバイアスを受ける可能性がある。
この問題に対処するために,本論文ではまず,フェデレートモデルによるデータ標準化への一貫したアプローチを提案する。
さらに, 変分オートエンコーダをベースとした遅延変数モデルであるMIWAEのフェデレーションバージョンであるFed-MIWAEを提案する。
MIWAEは、古典的な連合集合体で容易に訓練できるという大きな利点がある。
さらに、mcar (missing completely at random) よりも難易度の高いデータ機構である mar (missing at random) データを扱うことができ、変数の欠如は観測されたデータに依存することができる。
本手法は,ADNIデータセットを用いた模擬フェデレーションシナリオから,マルチモーダル医療画像データと臨床成績を評価する。
我々は,Fed-MIWAEを,局所的あるいは中央集権的に行われる古典的計算手法と比較した。
fed-miwaeは、ローカルなデータ分散が非常に不均一である場合でも、最適な集中型メソッドに匹敵するインプテーション精度を実現する。
また、Fed-MIWAEの変動特性により、本手法は多重計算を行い、フェデレーションシナリオにおける不確実性の定量化を可能にするように設計されている。
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