論文の概要: Federated Compositional Deep AUC Maximization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10101v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 05:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 14:19:00.168412
• Title: Federated Compositional Deep AUC Maximization
• Title（参考訳）: Federated compositional Deep AUC Maximization
• Authors: Xinwen Zhang, Yihan Zhang, Tianbao Yang, Richard Souvenir, Hongchang Gao
• Abstract要約: 本研究では,曲線(AUC)のスコアを直接最適化することにより,不均衡なデータに対する新しいフェデレート学習法を開発した。 私たちの知る限りでは、このような好ましい理論的な結果を達成した最初の作品である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.07018284201373
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning has attracted increasing attention due to the promise of balancing privacy and large-scale learning; numerous approaches have been proposed. However, most existing approaches focus on problems with balanced data, and prediction performance is far from satisfactory for many real-world applications where the number of samples in different classes is highly imbalanced. To address this challenging problem, we developed a novel federated learning method for imbalanced data by directly optimizing the area under curve (AUC) score. In particular, we formulate the AUC maximization problem as a federated compositional minimax optimization problem, develop a local stochastic compositional gradient descent ascent with momentum algorithm, and provide bounds on the computational and communication complexities of our algorithm. To the best of our knowledge, this is the first work to achieve such favorable theoretical results. Finally, extensive experimental results confirm the efficacy of our method.
• Abstract（参考訳）: プライバシーと大規模学習のバランスをとるという約束により、連合学習が注目を集めている。 しかし、既存のアプローチのほとんどは、バランスのとれたデータに関する問題に焦点を当てており、異なるクラスのサンプル数が高度にバランスの取れない多くの実世界のアプリケーションでは、予測性能は満足のいくものではない。 この課題に対処するために,曲線下領域(AUC)のスコアを直接最適化することにより,不均衡なデータに対する新しいフェデレート学習手法を開発した。 特に, auc最大化問題を連立構成最小最適化問題として定式化し, 運動量アルゴリズムを用いた局所確率的組成勾配降下法を開発し, 計算と通信の複雑度の境界を与える。 私たちの知る限りでは、このような好ましい理論結果を達成するのはこれが初めてです。 最後に,本手法の有効性を実験的に検証した。

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