論文の概要: Enabling Quartile-based Estimated-Mean Gradient Aggregation As Baseline
for Federated Image Classifications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12267v1
- Date: Thu, 21 Sep 2023 17:17:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-22 13:56:10.486377
- Title: Enabling Quartile-based Estimated-Mean Gradient Aggregation As Baseline
for Federated Image Classifications
- Title（参考訳）: フェデレート画像分類のベースラインとしての4次推定-平均勾配アグリゲーションの実現
- Authors: Yusen Wu, Jamie Deng, Hao Chen, Phuong Nguyen, Yelena Yesha
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、機密データを保護し、モデルパフォーマンスを改善しながら、分散コラボレーションを可能にすることによって、ディープニューラルネットワークのトレーニング方法に革命をもたらした。
本稿では,これらの課題に対処するだけでなく,FLシステムにおける高度な集約技術に対して$mathsfbaseline$として基本的な参照ポイントを提供する,Estimated Mean Aggregation (EMA) という革新的なソリューションを紹介する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5099914877576985
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) has revolutionized how we train deep neural networks
by enabling decentralized collaboration while safeguarding sensitive data and
improving model performance. However, FL faces two crucial challenges: the
diverse nature of data held by individual clients and the vulnerability of the
FL system to security breaches. This paper introduces an innovative solution
named Estimated Mean Aggregation (EMA) that not only addresses these challenges
but also provides a fundamental reference point as a $\mathsf{baseline}$ for
advanced aggregation techniques in FL systems. EMA's significance lies in its
dual role: enhancing model security by effectively handling malicious outliers
through trimmed means and uncovering data heterogeneity to ensure that trained
models are adaptable across various client datasets. Through a wealth of
experiments, EMA consistently demonstrates high accuracy and area under the
curve (AUC) compared to alternative methods, establishing itself as a robust
baseline for evaluating the effectiveness and security of FL aggregation
methods. EMA's contributions thus offer a crucial step forward in advancing the
efficiency, security, and versatility of decentralized deep learning in the
context of FL.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、機密データを保護し、モデルパフォーマンスを改善しながら、分散コラボレーションを可能にすることによって、ディープニューラルネットワークのトレーニング方法に革命をもたらした。
しかし、FLは、個々のクライアントが保持するデータの多様性とセキュリティ侵害に対するFLシステムの脆弱性の2つの重要な課題に直面している。
本稿では,これらの課題に対処するだけでなく,FLシステムにおける高度な集約技術に対して,$\mathsf{baseline}$として基本的な参照ポイントを提供する,Estimated Mean Aggregation (EMA) という革新的なソリューションを紹介する。
EMAの2つの役割は、トリミングされた手段を通じて悪意のあるアウトリーチを効果的に処理することでモデルセキュリティを強化し、トレーニングされたモデルをさまざまなクライアントデータセットに適応させることで、データの異質性を明らかにすることである。
豊富な実験を通して、EMAは曲線(AUC)の下の面積と精度を他の方法と比較して一貫して証明し、FLアグリゲーション法の有効性と安全性を評価するための堅牢なベースラインとして確立した。
EMAの貢献は、FLの文脈における分散ディープラーニングの効率性、セキュリティ、汎用性を促進する上で、重要な一歩となる。
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