論文の概要: Rethinking Semi-Supervised Federated Learning: How to co-train
fully-labeled and fully-unlabeled client imaging data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18815v1
- Date: Sat, 28 Oct 2023 20:41:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-31 16:16:27.386087
- Title: Rethinking Semi-Supervised Federated Learning: How to co-train
fully-labeled and fully-unlabeled client imaging data
- Title（参考訳）: 半教師付きフェデレーション学習の再検討--完全ラベルと完全ラベルのクライアントイメージングデータの共学習法
- Authors: Pramit Saha, Divyanshu Mishra, J. Alison Noble
- Abstract要約: 分離フェデレートラーニング(IsoFed)は、半教師付きフェデレートラーニング(SSFL)に特化して設計されたラーニングスキームである。
本稿では,教師付きモデルと半教師付きモデルの簡易な平均化を回避し,SSFLに特化して設計した新しい学習手法を提案する。
特に、我々のトレーニングアプローチは、(a)ラベル付きおよびラベルなしのクライアントモデルの独立したアグリゲーションと、(b)すべてのクライアントで独立したグローバルモデルのローカルな自己教師付き事前トレーニングという2つの部分で構成されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.322831694506287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The most challenging, yet practical, setting of semi-supervised federated
learning (SSFL) is where a few clients have fully labeled data whereas the
other clients have fully unlabeled data. This is particularly common in
healthcare settings where collaborating partners (typically hospitals) may have
images but not annotations. The bottleneck in this setting is the joint
training of labeled and unlabeled clients as the objective function for each
client varies based on the availability of labels. This paper investigates an
alternative way for effective training with labeled and unlabeled clients in a
federated setting. We propose a novel learning scheme specifically designed for
SSFL which we call Isolated Federated Learning (IsoFed) that circumvents the
problem by avoiding simple averaging of supervised and semi-supervised models
together. In particular, our training approach consists of two parts - (a)
isolated aggregation of labeled and unlabeled client models, and (b) local
self-supervised pretraining of isolated global models in all clients. We
evaluate our model performance on medical image datasets of four different
modalities publicly available within the biomedical image classification
benchmark MedMNIST. We further vary the proportion of labeled clients and the
degree of heterogeneity to demonstrate the effectiveness of the proposed method
under varied experimental settings.
- Abstract（参考訳）: 半教師付きフェデレーション学習(ssfl: semi-supervised federated learning)の最も難しい、しかし実用的な設定は、少数のクライアントが完全なラベル付きデータを持ち、他のクライアントが完全にラベル付きデータを持っていることである。
これは、協力するパートナー(典型的には病院)が画像を持っているがアノテーションがない医療環境では特に一般的である。
この設定におけるボトルネックは、ラベル付けされたクライアントとラベル付けされていないクライアントの共同トレーニングである。
本稿では,ラベル付きおよびラベルなしのクライアントをフェデレートした環境で効果的にトレーニングする方法を検討する。
本稿では,教師付きモデルと半教師付きモデルの単純な平均化を回避し,問題を回避できるssfl専用に設計された新しい学習方式を提案する。
特に、トレーニングアプローチは2つの部分で構成されています。
(a)ラベル付き及びラベルなしクライアントモデルの独立した集約、及び
(b)全クライアントにおける孤立グローバルモデルのローカル自己管理事前学習
バイオメディカル画像分類ベンチマークMedMNISTで公開されている4つのモードの医用画像データセットのモデル性能を評価する。
さらに,提案手法の有効性を示すために,ラベル付きクライアントの比率と不均一性の程度も異なる。
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