論文の概要: PFL-GAN: When Client Heterogeneity Meets Generative Models in Personalized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12454v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 22:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 16:07:11.544190
• Title: PFL-GAN: When Client Heterogeneity Meets Generative Models in Personalized Federated Learning
• Title（参考訳）: PFL-GAN: 個人化フェデレーション学習におけるクライアントの不均一性と生成モデル
• Authors: Achintha Wijesinghe, Songyang Zhang, Zhi Ding
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.930403371398114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances of generative learning models are accompanied by the growing interest in federated learning (FL) based on generative adversarial network (GAN) models. In the context of FL, GAN can capture the underlying client data structure, and regenerate samples resembling the original data distribution without compromising the private raw data. Although most existing GAN-based FL works focus on training a global model, Personalized FL (PFL) sometimes can be more effective in view of client data heterogeneity in terms of distinct data sample distributions, feature spaces, and labels. To cope with client heterogeneity in GAN-based FL, we propose a novel GAN sharing and aggregation strategy for PFL. The proposed PFL-GAN addresses the client heterogeneity in different scenarios. More specially, we first learn the similarity among clients and then develop an weighted collaborative data aggregation. The empirical results through the rigorous experimentation on several well-known datasets demonstrate the effectiveness of PFL-GAN.
• Abstract（参考訳）: 最近の生成型学習モデルの進歩は、生成型adversarial network(gan)モデルに基づく連合型学習(fl)への関心が高まっている。 flの文脈では、ganは基盤となるクライアントデータ構造をキャプチャし、プライベートな生データを妥協することなく元のデータ分布に似たサンプルを再生することができる。 既存の GAN ベースの FL はグローバルモデルのトレーニングに重点を置いているが、パーソナライズド FL (Personalized FL) は、異なるデータサンプル分布、特徴空間、ラベルの観点からクライアントデータの不均一性の観点から、より効果的であることがある。 GANベースのFLにおけるクライアントの不均一性に対処するため、PFLのための新しいGAN共有と集約戦略を提案する。 提案した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。 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。

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