論文の概要: Collaborative Learning via Prediction Consensus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18497v1
• Date: Mon, 29 May 2023 14:12:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-31 20:04:44.330015
• Title: Collaborative Learning via Prediction Consensus
• Title（参考訳）: 予測合意による協調学習
• Authors: Dongyang Fan, Celestine Mendler-D\"unner, Martin Jaggi
• Abstract要約: 我々は,協力者の専門知識を活用することで,各エージェントの目標が自身のモデルを改善するための協調学習環境を考える。 本研究では, 擬似ラベル付き無ラベル補助データを利用した蒸留法を提案する。 我々は,協調方式がグローバルな分布に関して,個々のモデルの性能を大幅に向上させることができることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.776052924275255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider a collaborative learning setting where each agent's goal is to improve their own model by leveraging the expertise of collaborators, in addition to their own training data. To facilitate the exchange of expertise among agents, we propose a distillation-based method leveraging unlabeled auxiliary data, which is pseudo-labeled by the collective. Central to our method is a trust weighting scheme which serves to adaptively weigh the influence of each collaborator on the pseudo-labels until a consensus on how to label the auxiliary data is reached. We demonstrate that our collaboration scheme is able to significantly boost individual model's performance with respect to the global distribution, compared to local training. At the same time, the adaptive trust weights can effectively identify and mitigate the negative impact of bad models on the collective. We find that our method is particularly effective in the presence of heterogeneity among individual agents, both in terms of training data as well as model architectures.
• Abstract（参考訳）: 各エージェントの目標が,自身のトレーニングデータに加えて,協力者の専門知識を活用することによって,自身のモデルを改善することにある,協調学習環境を考える。 エージェント間の専門知識の交換を容易にするため,未ラベル付き補助データを利用した蒸留法を提案する。 提案手法の中心となる信頼重み付け方式は,補助データのラベル付け方法が合意に達するまで,各協力者の擬似ラベルへの影響を適応的に評価するものである。 本研究は,地域学習と比較して,各モデルのパフォーマンスをグローバル分布に対して著しく向上させることができることを実証する。 同時に、適応的信頼度は、悪いモデルが集団に与える影響を効果的に識別し軽減することができる。 本手法は,訓練データとモデルアーキテクチャの両方において,個々のエージェント間の不均一性の存在に特に有効であることがわかった。

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