論文の概要: FACT: Federated Adversarial Cross Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00607v2
• Date: Fri, 28 Jul 2023 10:57:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-31 15:29:54.386469
• Title: FACT: Federated Adversarial Cross Training
• Title（参考訳）: FACT:Federated Adversarial Cross Training
• Authors: Stefan Schrod, Jonas Lippl, Andreas Sch\"afer, Michael Altenbuchinger
• Abstract要約: Federated Adrial Cross Training (FACT)は、ソースクライアント間の暗黙のドメイン差を利用して、ターゲットドメイン内のドメインシフトを特定する。 我々は、FACTが最先端のフェデレーション、非フェデレーション、およびソースフリードメイン適応モデルより優れていることを実証的に示す。
• 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: Federated Learning (FL) facilitates distributed model development to aggregate multiple confidential data sources. The information transfer among clients can be compromised by distributional differences, i.e., by non-i.i.d. data. A particularly challenging scenario is the federated model adaptation to a target client without access to annotated data. We propose Federated Adversarial Cross Training (FACT), which uses the implicit domain differences between source clients to identify domain shifts in the target domain. In each round of FL, FACT cross initializes a pair of source clients to generate domain specialized representations which are then used as a direct adversary to learn a domain invariant data representation. We empirically show that FACT outperforms state-of-the-art federated, non-federated and source-free domain adaptation models on three popular multi-source-single-target benchmarks, and state-of-the-art Unsupervised Domain Adaptation (UDA) models on single-source-single-target experiments. We further study FACT's behavior with respect to communication restrictions and the number of participating clients.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)は、複数の機密データソースを集約する分散モデル開発を促進する。 クライアント間の情報転送は、分散差、すなわち非i.d.データによって妥協される。 特に難しいシナリオは、アノテーション付きデータにアクセスせずにターゲットクライアントにフェデレーションモデルを適用することだ。 本稿では、ソースクライアント間の暗黙的なドメイン差を利用して、対象ドメイン内のドメインシフトを特定するFACT(Federated Adversarial Cross Training)を提案する。 flの各ラウンドにおいて、ファクトクロスは一対のソースクライアントを初期化し、ドメイン特化表現を生成し、ドメイン不変データ表現を学ぶための直接の敵として使用される。 実験により、FACTは3つの人気のあるマルチソースシングルターゲットベンチマークにおいて、最先端のフェデレーション、非フェデレーション、ソースフリーのドメイン適応モデル、および単一ソースシングルターゲット実験において、最先端のUnsupervised Domain Adaptation (UDA)モデルより優れていることを示す。 さらに、通信制限や参加顧客数に関して、FACTの行動について検討する。

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