論文の概要: 3FM: Multi-modal Meta-learning for Federated Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10179v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 20:03:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 18:14:02.825647
• Title: 3FM: Multi-modal Meta-learning for Federated Tasks
• Title（参考訳）: 3FM: フェデレーションタスクのためのマルチモーダルメタ学習
• Authors: Minh Tran, Roochi Shah, Zejun Gong
• Abstract要約: マルチモーダルなフェデレーションタスクに特化して設計されたメタラーニングフレームワークを提案する。 当社のアプローチは,新たなモダリティに曝露した場合に,フェデレーションモデルによる堅牢な適応を可能にする必要性に起因している。 提案アルゴリズムは,欠落したモダリティシナリオのサブセットにおいて,ベースラインよりも優れた性能を実現することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.117841684082203
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach in the domain of federated learning (FL), particularly focusing on addressing the challenges posed by modality heterogeneity, variability in modality availability across clients, and the prevalent issue of missing data. We introduce a meta-learning framework specifically designed for multimodal federated tasks. Our approach is motivated by the need to enable federated models to robustly adapt when exposed to new modalities, a common scenario in FL where clients often differ in the number of available modalities. The effectiveness of our proposed framework is demonstrated through extensive experimentation on an augmented MNIST dataset, enriched with audio and sign language data. We demonstrate that the proposed algorithm achieves better performance than the baseline on a subset of missing modality scenarios with careful tuning of the meta-learning rates. This is a shortened report, and our work will be extended and updated soon.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,統合学習(FL)分野における新しいアプローチについて述べる。特に,不均一性,クライアント間のモダリティ可用性の変動,欠落データの問題に対処することに焦点を当てる。 マルチモーダルなフェデレーションタスクに特化したメタラーニングフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、クライアントが利用可能なモダリティの数でしばしば異なるFLの一般的なシナリオである新しいモダリティに晒されると、フェデレートされたモデルが堅牢に適応できるようにする必要性によって動機付けられています。 提案手法の有効性は,音声および手話データに富んだ拡張MNISTデータセットの広範な実験により実証される。 提案アルゴリズムは,メタ学習率を慎重に調整することで,欠落したモダリティシナリオのサブセット上でのベースラインよりも優れた性能を実現することを示す。 これは短縮レポートで、作業はまもなく拡張され、更新されます。

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