論文の概要: Guiding The Last Layer in Federated Learning with Pre-Trained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03937v1
• Date: Tue, 6 Jun 2023 18:02:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 17:36:11.974933
• Title: Guiding The Last Layer in Federated Learning with Pre-Trained Models
• Title（参考訳）: 事前学習モデルによるフェデレーション学習の最終レイヤの案内
• Authors: Gwen Legate, Nicolas Bernier, Lucas Caccia, Edouard Oyallon, Eugene Belilovsky
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データを共有することなく、多数の参加者にまたがってモデルをトレーニングできる新興パラダイムである。 NCM(Nearest Class Means)を用いた分類ヘッドの適合は,既存の提案よりも正確に,桁違いに効率的に行えることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.233269264696112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is an emerging paradigm that allows a model to be trained across a number of participants without sharing data. Recent works have begun to consider the effects of using pre-trained models as an initialization point for existing FL algorithms; however, these approaches ignore the vast body of efficient transfer learning literature from the centralized learning setting. Here we revisit the problem of FL from a pre-trained model considered in prior work and expand it to a set of computer vision transfer learning problems. We first observe that simply fitting a linear classification head can be efficient and effective in many cases. We then show that in the FL setting, fitting a classifier using the Nearest Class Means (NCM) can be done exactly and orders of magnitude more efficiently than existing proposals, while obtaining strong performance. Finally, we demonstrate that using a two-phase approach of obtaining the classifier and then fine-tuning the model can yield rapid convergence and improved generalization in the federated setting. We demonstrate the potential our method has to reduce communication and compute costs while achieving better model performance.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データを共有することなく、多数の参加者に対してモデルをトレーニングできる新興パラダイムである。 近年,既存のFLアルゴリズムの初期化点として事前学習モデルを用いることによる効果が検討され始めているが,これらの手法は集中学習環境からの効率的な移動学習文献を無視している。 ここでは,先行研究で考慮された事前学習モデルからflの問題を再検討し,それをコンピュータビジョン伝達学習問題に拡張する。 まず、線形分類ヘッドの取り付けは、多くの場合、効率的かつ効果的であることを示す。 次に、FL設定において、NCM(Nearest Class Means)を用いた分類器の適合は、既存の提案よりも正確に、桁違いに効率的に行うことができ、高い性能が得られることを示す。 最後に,二相法を用いて分類器を取得し,モデルを微調整することで,高速収束を生じさせ,フェデレーション設定における一般化を改善できることを実証する。 本手法は,モデル性能を向上しつつ,通信コストと計算コストを削減できる可能性を実証する。

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