Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning with Neural Graphical Models

論文の概要: Federated Learning with Neural Graphical Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11680v3
Date: Tue, 22 Oct 2024 03:46:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-23 14:26:04.685767
Title: Federated Learning with Neural Graphical Models
Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いたフェデレーション学習
Authors: Urszula Chajewska, Harsh Shrivastava,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、プロプライエタリなデータに基づいたモデルを作成する必要性に対処する。我々は,局所的なNGMモデルから平均情報を学習するグローバルなNGMモデルを維持するFLフレームワークを開発した。我々は、CDCの乳幼児死亡データからインサイトを抽出するためのFedNGMsの使用を実験的に実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2721854258621064
License:
Abstract: Federated Learning (FL) addresses the need to create models based on proprietary data in such a way that multiple clients retain exclusive control over their data, while all benefit from improved model accuracy due to pooled resources. Recently proposed Neural Graphical Models (NGMs) are Probabilistic Graphical models that utilize the expressive power of neural networks to learn complex non-linear dependencies between the input features. They learn to capture the underlying data distribution and have efficient algorithms for inference and sampling. We develop a FL framework which maintains a global NGM model that learns the averaged information from the local NGM models while keeping the training data within the client's environment. Our design, FedNGMs, avoids the pitfalls and shortcomings of neuron matching frameworks like Federated Matched Averaging that suffers from model parameter explosion. Our global model size remains constant throughout the process. In the cases where clients have local variables that are not part of the combined global distribution, we propose a `Stitching' algorithm, which personalizes the global NGM models by merging the additional variables using the client's data. FedNGM is robust to data heterogeneity, large number of participants, and limited communication bandwidth. We experimentally demonstrated the use of FedNGMs for extracting insights from CDC's Infant Mortality dataset and discuss interesting future applications.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがデータの排他的コントロールを保持するように、プロプライエタリなデータに基づいたモデルを作成する必要性に対処する。最近提案されたニューラルグラフモデル(NGM)は、ニューラルネットワークの表現力を利用して入力特徴間の複雑な非線形依存を学習する確率的グラフィカルモデルである。彼らは基礎となるデータ分布を捉えることを学び、推論とサンプリングのための効率的なアルゴリズムを持つ。我々は,学習データをクライアントの環境に保持しながら,ローカルなNGMモデルから平均情報を学習するグローバルなNGMモデルを維持するFLフレームワークを開発した。私たちの設計であるFedNGMsは、モデルパラメータの爆発に苦しむFederated Matched Averagingのようなニューロンマッチングフレームワークの落とし穴や欠点を避けています。私たちのグローバルモデルのサイズはプロセスを通して一定です。クライアントがグローバルな分散に含まれないローカル変数を持つ場合、クライアントのデータを用いて追加変数をマージしてグローバルなNGMモデルをパーソナライズする'Stitching'アルゴリズムを提案する。 FedNGMはデータ不均一性、多数の参加者、限られた通信帯域幅に対して堅牢である。我々は、CDCの乳幼児死亡データからインサイトを抽出するためのFedNGMsの使用を実験的に実証し、興味深い将来の応用について議論した。

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