論文の概要: Graph Federated Learning Based on the Decentralized Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09801v1
• Date: Wed, 19 Jul 2023 07:40:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-20 14:56:11.986033
• Title: Graph Federated Learning Based on the Decentralized Framework
• Title（参考訳）: 分散フレームワークに基づくグラフフェデレーション学習
• Authors: Peilin Liu, Yanni Tang, Mingyue Zhang, and Wu Chen
• Abstract要約: グラフフェデレーション学習は主に古典的なフェデレーション学習フレームワーク、すなわちクライアントサーバーフレームワークに基づいている。 グラフフェデレーション学習に分散フレームワークを導入する。 提案手法の有効性を検証するため,提案手法をFedAvg,Fedprox,GCFL,GCFL+と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.619889123184649
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph learning has a wide range of applications in many scenarios, which require more need for data privacy. Federated learning is an emerging distributed machine learning approach that leverages data from individual devices or data centers to improve the accuracy and generalization of the model, while also protecting the privacy of user data. Graph-federated learning is mainly based on the classical federated learning framework i.e., the Client-Server framework. However, the Client-Server framework faces problems such as a single point of failure of the central server and poor scalability of network topology. First, we introduce the decentralized framework to graph-federated learning. Second, determine the confidence among nodes based on the similarity of data among nodes, subsequently, the gradient information is then aggregated by linear weighting based on confidence. Finally, the proposed method is compared with FedAvg, Fedprox, GCFL, and GCFL+ to verify the effectiveness of the proposed method. Experiments demonstrate that the proposed method outperforms other methods.
• Abstract（参考訳）: グラフ学習は多くのシナリオで幅広いアプリケーションを抱えており、データプライバシをより必要としています。 フェデレーション学習(federated learning)は、個々のデバイスやデータセンタのデータを活用して、モデルの正確性と一般化を改善しながら、ユーザのデータのプライバシを保護する、新たな分散機械学習アプローチである。 グラフフェデレーション学習は主に古典的なフェデレーション学習フレームワーク、すなわちクライアントサーバーフレームワークに基づいている。 しかし、クライアントサーバーフレームワークは、中央サーバの単一障害点やネットワークトポロジのスケーラビリティの低下といった問題に直面している。 まず,グラフフェデレーション学習のための分散フレームワークを紹介する。 次に、ノード間のデータの類似性に基づいてノード間の信頼度を決定し、次いで、信頼度に基づく線形重み付けにより勾配情報を集約する。 最後に,提案手法の有効性を検証するため,FedAvg,Fedprox,GCFL,GCFL+と比較した。 実験により,提案手法が他の手法より優れていることが示された。

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