論文の概要: Federated Deep Multi-View Clustering with Global Self-Supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13697v1
- Date: Sun, 24 Sep 2023 17:07:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-26 18:02:18.072308
- Title: Federated Deep Multi-View Clustering with Global Self-Supervision
- Title(参考訳): グローバルセルフスーパービジョンによる深層多視点クラスタリング
- Authors: Xinyue Chen, Jie Xu, Yazhou Ren, Xiaorong Pu, Ce Zhu, Xiaofeng Zhu,
Zhifeng Hao, Lifang He
- Abstract要約: フェデレートされたマルチビュークラスタリングは、複数のデバイスに分散したデータからグローバルクラスタリングモデルを学習する可能性がある。
この設定では、ラベル情報は未知であり、データのプライバシを保持する必要がある。
本稿では,複数のクライアントから補完的なクラスタ構造をマイニングできる,新しい多視点クラスタリング手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 51.639891178519136
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated multi-view clustering has the potential to learn a global
clustering model from data distributed across multiple devices. In this
setting, label information is unknown and data privacy must be preserved,
leading to two major challenges. First, views on different clients often have
feature heterogeneity, and mining their complementary cluster information is
not trivial. Second, the storage and usage of data from multiple clients in a
distributed environment can lead to incompleteness of multi-view data. To
address these challenges, we propose a novel federated deep multi-view
clustering method that can mine complementary cluster structures from multiple
clients, while dealing with data incompleteness and privacy concerns.
Specifically, in the server environment, we propose sample alignment and data
extension techniques to explore the complementary cluster structures of
multiple views. The server then distributes global prototypes and global
pseudo-labels to each client as global self-supervised information. In the
client environment, multiple clients use the global self-supervised information
and deep autoencoders to learn view-specific cluster assignments and embedded
features, which are then uploaded to the server for refining the global
self-supervised information. Finally, the results of our extensive experiments
demonstrate that our proposed method exhibits superior performance in
addressing the challenges of incomplete multi-view data in distributed
environments.
- Abstract(参考訳): フェデレートされたマルチビュークラスタリングは、複数のデバイスに分散したデータからグローバルクラスタリングモデルを学習する可能性がある。
この設定では、ラベル情報は未知であり、データのプライバシを保存しなければならない。
まず、異なるクライアントのビューは、しばしば異種性を持ち、補完的なクラスタ情報をマイニングするのは簡単ではない。
第二に、分散環境における複数のクライアントからのデータの保存と利用は、マルチビューデータの不完全性につながる可能性がある。
これらの課題に対処するために,データ不完全性やプライバシの懸念に対処しながら,複数のクライアントから補完的なクラスタ構造を抽出できる,新しい多視点クラスタリング手法を提案する。
具体的には、サーバ環境において、複数のビューを補完するクラスタ構造を探索するサンプルアライメントとデータ拡張手法を提案する。
サーバは、グローバルプロトタイプとグローバル擬似ラベルを各クライアントにグローバル自己監視情報として配布する。
クライアント環境では、複数のクライアントがグローバル自己監視情報とディープオートエンコーダを使用して、ビュー固有のクラスタ割り当てと組み込み機能を学習し、それをサーバにアップロードしてグローバル自己監視情報を改善する。
最後に,本手法が分散環境における不完全なマルチビューデータの課題に対処する上で,優れた性能を示すことを示す。
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