論文の概要: GPFL: Simultaneously Learning Global and Personalized Feature Information for Personalized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10279v1
• Date: Sun, 20 Aug 2023 14:25:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 16:28:12.731714
• Title: GPFL: Simultaneously Learning Global and Personalized Feature Information for Personalized Federated Learning
• Title（参考訳）: GPFL:個人化フェデレーション学習のためのグローバルおよびパーソナライズされた特徴情報同時学習
• Authors: Jianqing Zhang, Yang Hua, Hao Wang, Tao Song, Zhengui Xue, Ruhui Ma, Jian Cao, Haibing Guan
• Abstract要約: GPFLと呼ばれる新しいpFL手法を提案し、各クライアントのグローバルおよびパーソナライズされた特徴情報を同時に学習する。 GPFLはオーバーフィッティングを軽減し、ベースラインの精度を最大8.99%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.884949308979465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is popular for its privacy-preserving and collaborative learning capabilities. Recently, personalized FL (pFL) has received attention for its ability to address statistical heterogeneity and achieve personalization in FL. However, from the perspective of feature extraction, most existing pFL methods only focus on extracting global or personalized feature information during local training, which fails to meet the collaborative learning and personalization goals of pFL. To address this, we propose a new pFL method, named GPFL, to simultaneously learn global and personalized feature information on each client. We conduct extensive experiments on six datasets in three statistically heterogeneous settings and show the superiority of GPFL over ten state-of-the-art methods regarding effectiveness, scalability, fairness, stability, and privacy. Besides, GPFL mitigates overfitting and outperforms the baselines by up to 8.99% in accuracy.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL)は、プライバシー保護と協調学習機能で人気がある。 近年、パーソナライズされたFL(pFL)は、統計的不均一性に対処し、FLにおけるパーソナライズを実現する能力に注目されている。 しかし, 特徴抽出の観点からは, 既存のpFL手法は, 地域訓練におけるグローバル・パーソナライズされた特徴情報の抽出にのみ焦点をあてており, pFLの協調学習とパーソナライゼーションの目標を達成できない。 そこで我々はGPFLと呼ばれる新しいpFL手法を提案し,各クライアントのグローバルかつパーソナライズされた特徴情報を同時に学習する。 3つの統計的に異質な環境で6つのデータセットについて広範な実験を行い、有効性、スケーラビリティ、公平性、安定性、プライバシに関する10の最先端手法に対するgpflの優位性を示す。 さらに、GPFLはオーバーフィッティングを軽減し、ベースラインの精度を最大8.99%向上させる。

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