論文の概要: Global Layers: Non-IID Tabular Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19290v1
• Date: Mon, 29 May 2023 20:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 20:24:44.381193
• Title: Global Layers: Non-IID Tabular Federated Learning
• Title（参考訳）: global layers: 非iidテーブル型フェデレーション学習
• Authors: Yazan Obeidi
• Abstract要約: この研究は、Global Layers (GL) という、共同分布が$P(X,Y)$ shiftの存在下で堅牢な、新しい部分モデルパーソナライズ手法を提示する。 私たちの知る限りでは、GLはクライアント排他的な機能とクラスの両方をサポートすることができる最初の方法です。 実験結果から、GLはFedAvg(Federated Averaging)やローカルのみのトレーニングよりも優れた結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data heterogeneity between clients remains a key challenge in Federated Learning (FL), particularly in the case of tabular data. This work presents Global Layers (GL), a novel partial model personalization method robust in the presence of joint distribution $P(X,Y)$ shift and mixed input/output spaces $X \times Y$ across clients. To the best of our knowledge, GL is the first method capable of supporting both client-exclusive features and classes. We introduce two new benchmark experiments for tabular FL naturally partitioned from existing real world datasets: i) UCI Covertype split into 4 clients by "wilderness area" feature, and ii) UCI Heart Disease, SAHeart, UCI Heart Failure, each as clients. Empirical results in these experiments in the full-participant setting show that GL achieves better outcomes than Federated Averaging (FedAvg) and local-only training, with some clients even performing better than their centralized baseline.
• Abstract（参考訳）: クライアント間のデータの均一性は、特に表データの場合、フェデレートラーニング(FL)において重要な課題である。 この研究はGlobal Layers (GL) を提示する。Global Layers (GL) は、結合分布$P(X,Y)$シフトと混合入出力空間$X \times Y$の存在下で堅牢な新しい部分モデルパーソナライズ手法である。 私たちの知る限りでは、GLはクライアント排他的な機能とクラスの両方をサポートする最初の方法です。 既存の実世界データセットから自然に分離した表式flのベンチマーク実験を2つ紹介する。 i) UCIカバータイプは、4つのクライアントに分割され、 二 顧客として、UCI心疾患、SAHeart、UCI心不全。 フル参加者設定でのこれらの実験の実証結果は、GLがフェデレート平均化(FedAvg)やローカルのみのトレーニングよりも優れた結果が得られることを示している。

関連論文リスト

• AdaFGL: A New Paradigm for Federated Node Classification with Topology Heterogeneity [44.11777886421429]
  Federated Graph Learning (FGL) はグラフニューラルネットワークに基づく分散フレームワークとして注目されている。 構造的非イド分割の概念を導入し、次に、UnderlineAdaptive UnderlineFederated UnderlineGraph UnderlineLearning (AdaFGL)と呼ばれる新しいパラダイムを示す。 提案したAdaFGLは,コミュニティ分割の3.24%,コミュニティ分割の5.57%,非イド分割の5.57%でベースラインを上回った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-22T08:23:31Z)
• GLOCALFAIR: Jointly Improving Global and Local Group Fairness in Federated Learning [8.033939709734451]
  フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを犠牲にすることなく、クライアント間で共有モデルを共同で学習するための、将来的なソリューションとして登場した。 FLは、データの不均一性やパーティーの選択など、固有のFL特性のために、特定の人口集団に対してバイアスを受ける傾向にある。 クライアントのプライベートデータセットに関する詳細な統計を必要とせずに,グローバルおよびローカルグループフェアネスを改善するクライアントサーバのコードサインであるGFAIRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T18:10:14Z)
• PFL-GAN: When Client Heterogeneity Meets Generative Models in Personalized Federated Learning [55.930403371398114]
  パーソナライズドラーニング(PFL)のための新しいGAN(Generative Adversarial Network)の共有と集約戦略を提案する。 PFL-GANは、異なるシナリオにおけるクライアントの不均一性に対処する。より具体的には、まずクライアント間の類似性を学び、次に重み付けされた協調データアグリゲーションを開発する。 いくつかのよく知られたデータセットに対する厳密な実験による実験結果は、PFL-GANの有効性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T22:38:35Z)
• Rethinking Client Drift in Federated Learning: A Logit Perspective [125.35844582366441]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが分散した方法で協調的に学習し、プライバシ保護を可能にする。 その結果,局所モデルとグローバルモデルとのロジット差は,モデルが継続的に更新されるにつれて増大することがわかった。 我々はFedCSDと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。FedCSDは、ローカルモデルとグローバルモデルを調整するためのフェデレーションフレームワークにおけるクラスプロトタイプの類似度蒸留である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T04:41:01Z)
• Towards Instance-adaptive Inference for Federated Learning [80.38701896056828]
  Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがローカルトレーニングを集約することで、強力なグローバルモデルを学ぶことができる分散学習パラダイムである。 本稿では,FedInsという新しいFLアルゴリズムを提案する。 我々のFedInsは、Tiny-ImageNet上での通信コストが15%未満で、トップパフォーマンスの手法に対して6.64%の改善など、最先端のFLアルゴリズムよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-11T09:58:47Z)
• FedABC: Targeting Fair Competition in Personalized Federated Learning [76.9646903596757]
  フェデレートラーニングは、クライアントのローカルプライベートデータにアクセスすることなく、モデルを協調的にトレーニングすることを目的としている。 我々はFedABCと呼ばれるバイナリ分類によるFederated Averagingと呼ばれる新規で汎用的なPFLフレームワークを提案する。 特に、各クライアントに1対1のトレーニング戦略を採用して、クラス間の不公平な競争を軽減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-15T03:42:59Z)
• FLIS: Clustered Federated Learning via Inference Similarity for Non-IID Data Distribution [7.924081556869144]
  本稿では,クライアント集団をクラスタにグループ化し,共同でトレーニング可能なデータ配信を行う新しいアルゴリズムFLISを提案する。 CIFAR-100/10, SVHN, FMNISTデータセット上の最先端ベンチマークに対するFLISの利点を示す実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-20T22:10:48Z)
• FedDC: Federated Learning with Non-IID Data via Local Drift Decoupling and Correction [48.85303253333453]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがプライベートデータを共有せずに、高性能なグローバルモデルを集合的にトレーニングすることを可能にする。 局所的ドリフトデカップリングと補正(FedDC)を用いた新しいフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。 私たちのFedDCでは、ローカルモデルパラメータとグローバルモデルパラメータのギャップを追跡するために、各クライアントが補助的なローカルドリフト変数を使用するような、ローカルトレーニングフェーズにおける軽量な修正のみを導入しています。 実験結果と解析結果から,FedDCは様々な画像分類タスクにおいて,収差の迅速化と性能の向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-22T14:06:26Z)
• Heterogeneous Federated Learning via Grouped Sequential-to-Parallel Training [60.892342868936865]
  フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のためのコラボレーション機械学習パラダイムである。 本稿では,この課題に対処するため,データヘテロジニアス・ロバストFLアプローチであるFedGSPを提案する。 その結果,FedGSPは7つの最先端アプローチと比較して平均3.7%の精度向上を実現していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T03:15:28Z)
• Unifying Distillation with Personalization in Federated Learning [1.8262547855491458]
  Federated Learning(FL)は、クライアントがデータを共有せずに中央アグリゲータを通じて共同作業モデルを学習する分散プライバシ保護学習技術である。 この設定では、すべてのクライアントが単一の共通予測器(FedAvg)を学習する。 本稿では,2段階のパーソナライズされた学習アルゴリズムPersFLを用いてこの問題に対処する。 第1段階では、PersFLはFLトレーニングフェーズにおいて各クライアントの最適な教師モデルを見つけ、第2段階では、PersFLは有用な知識を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T17:54:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。