論文の概要: Federated Learning with Diffusion Models for Privacy-Sensitive Vision Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16538v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 06:08:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 19:33:34.006718
• Title: Federated Learning with Diffusion Models for Privacy-Sensitive Vision Tasks
• Title（参考訳）: プライバシーに敏感な視覚課題のための拡散モデルによるフェデレーション学習
• Authors: Ye Lin Tun, Chu Myaet Thwal, Ji Su Yoon, Sun Moo Kang, Chaoning Zhang, Choong Seon Hong
• Abstract要約: 拡散モデルは視覚に関連したタスク、特に画像生成において大きな可能性を持つ。 しかし、それらのトレーニングは一般的に、一般に公開されているソースから収集されたデータに依存して、集中的に行われる。 このアプローチは、データ収集に対するプライバシー上の懸念を伴う医療分野など、多くの領域で実現可能でも実用的でもないかもしれない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.780010580879377
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have shown great potential for vision-related tasks, particularly for image generation. However, their training is typically conducted in a centralized manner, relying on data collected from publicly available sources. This approach may not be feasible or practical in many domains, such as the medical field, which involves privacy concerns over data collection. Despite the challenges associated with privacy-sensitive data, such domains could still benefit from valuable vision services provided by diffusion models. Federated learning (FL) plays a crucial role in enabling decentralized model training without compromising data privacy. Instead of collecting data, an FL system gathers model parameters, effectively safeguarding the private data of different parties involved. This makes FL systems vital for managing decentralized learning tasks, especially in scenarios where privacy-sensitive data is distributed across a network of clients. Nonetheless, FL presents its own set of challenges due to its distributed nature and privacy-preserving properties. Therefore, in this study, we explore the FL strategy to train diffusion models, paving the way for the development of federated diffusion models. We conduct experiments on various FL scenarios, and our findings demonstrate that federated diffusion models have great potential to deliver vision services to privacy-sensitive domains.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは視覚関連タスク、特に画像生成に大きな可能性を示している。 しかしながら、彼らのトレーニングは通常、公開されているソースから収集したデータに依存する中央集権的な方法で行われる。 このアプローチは、データ収集に関するプライバシの懸念を含む医療分野など、多くの領域で実現可能あるいは実用的なものではありません。 プライバシーに敏感なデータに関わる課題にもかかわらず、そのようなドメインは拡散モデルが提供する貴重なビジョンサービスから恩恵を受けることができる。 フェデレーション学習(fl)は,データのプライバシを損なうことなく分散モデルトレーニングを可能にする上で重要な役割を担っている。 データを収集する代わりに、FLシステムはモデルパラメータを収集し、関係するパーティのプライベートデータを効果的に保護する。 これによりflシステムは、特にプライバシに敏感なデータがクライアントのネットワークに分散しているシナリオにおいて、分散学習タスクの管理に不可欠となる。 それでもFLは、分散した性質とプライバシ保護プロパティのために、独自の課題を提示している。 そこで本研究では, 拡散モデルを訓練するためのFL戦略を考察し, 連成拡散モデルの開発への道を開く。 我々は様々なFLシナリオの実験を行い、フェデレーション拡散モデルが、プライバシーに敏感なドメインにビジョンサービスを提供する大きな可能性を実証した。

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