論文の概要: Not all Minorities are Equal: Empty-Class-Aware Distillation for
Heterogeneous Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02329v1
- Date: Thu, 4 Jan 2024 16:06:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-05 14:45:56.799947
- Title: Not all Minorities are Equal: Empty-Class-Aware Distillation for
Heterogeneous Federated Learning
- Title(参考訳): すべてのマイノリティが等しくない:不均一連関学習のための空クラス対応蒸留
- Authors: Kuangpu Guo, Yuhe Ding, Jian Liang, Ran He, Zilei Wang, Tieniu Tan
- Abstract要約: FedEDは空級蒸留とロジット抑制を同時に統合する。
多数派に偏っている可能性のある少数派クラスの誤分類に対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 120.42853706967188
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Data heterogeneity, characterized by disparities in local data distribution
across clients, poses a significant challenge in federated learning.
Substantial efforts have been devoted to addressing the heterogeneity in local
label distribution. As minority classes suffer from worse accuracy due to
overfitting on local imbalanced data, prior methods often incorporate
class-balanced learning techniques during local training. Despite the improved
mean accuracy across all classes, we observe that empty classes-referring to
categories absent from a client's data distribution-are still not well
recognized. This paper introduces FedED, a novel approach in heterogeneous
federated learning that integrates both empty-class distillation and logit
suppression simultaneously. Specifically, empty-class distillation leverages
knowledge distillation during local training on each client to retain essential
information related to empty classes from the global model. Moreover, logit
suppression directly penalizes network logits for non-label classes,
effectively addressing misclassifications in minority classes that may be
biased toward majority classes. Extensive experiments validate the efficacy of
FedED, surpassing previous state-of-the-art methods across diverse datasets
with varying degrees of label distribution shift.
- Abstract(参考訳): データの不均一性は、クライアント間でのローカルなデータ分散の格差によって特徴づけられ、連合学習において大きな課題となる。
ローカルラベル分布の多様性に対処するためにかなりの努力が払われている。
マイノリティクラスは、局所的な不均衡データへの過剰適合によって、精度が低下するので、事前の手法では、ローカルトレーニング中にクラスバランスの学習技術が取り入れられることが多い。
全てのクラスの平均精度が向上したにもかかわらず、クライアントのデータ分散にないカテゴリの空のクラスは、まだよく認識されていないことを観察した。
本稿では,空クラス蒸留とロジット抑制を同時に統合した異種フェデレーション学習の新たなアプローチであるFedEDを紹介する。
特に、空クラス蒸留は、各クライアントのローカルトレーニング中の知識蒸留を利用して、グローバルモデルから空クラスに関する重要な情報を保持する。
さらに、ロジット抑制は、非ラベルクラスに対するネットワークロジットを直接罰し、多数派クラスに偏った少数派クラスの誤分類に効果的に対処する。
広範囲な実験によってfeedの有効性が検証され、ラベルの分布シフトの程度が異なる、さまざまなデータセットにわたる以前の最先端の手法を上回った。
関連論文リスト
- Continuous Contrastive Learning for Long-Tailed Semi-Supervised Recognition [50.61991746981703]
現在の最先端のLTSSLアプローチは、大規模な未ラベルデータに対して高品質な擬似ラベルに依存している。
本稿では,長期学習における様々な提案を統一する新しい確率的枠組みを提案する。
我々は、信頼度とスムーズな擬似ラベルを用いて、我々のフレームワークをラベルなしデータに拡張する、連続的コントラスト学習手法であるCCLを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-08T15:06:10Z) - Recovering Global Data Distribution Locally in Federated Learning [7.885010255812708]
Federated Learning(FL)は、複数のクライアント間のコラボレーションを可能にする分散機械学習パラダイムである。
FLにおける大きな課題はラベルの不均衡であり、クライアントは少数派と欠落したクラスを多数持っている間、特定のクラスを独占する可能性がある。
本稿では,この課題に対処するための新しいアプローチであるReGLを提案し,その鍵となる考え方は,グローバルなデータ分布を局所的に検索することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-21T08:35:04Z) - Federated Skewed Label Learning with Logits Fusion [23.062650578266837]
フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデータを送信することなく、複数のクライアント間で共有モデルを協調的にトレーニングすることを目的としている。
本稿では,ロジットの校正により局所モデル間の最適化バイアスを補正するFedBalanceを提案する。
提案手法は最先端手法に比べて平均精度が13%高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-14T14:37:33Z) - Addressing Class Variable Imbalance in Federated Semi-supervised
Learning [10.542178602467885]
我々は,クラス変数の不均衡を解決するために,FCVI(Federated Semi-supervised Learning for Class Variable Im Balance)を提案する。
FCVIは、クラス数の変化によるデータの不均衡を軽減するために使用される。
クライアントのプライバシを維持しながら,ベースライン方式よりもはるかに優れた手法であることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-21T12:50:17Z) - On Non-Random Missing Labels in Semi-Supervised Learning [114.62655062520425]
Semi-Supervised Learning (SSL)は基本的にラベルの問題である。
SSL に "class" を明示的に組み込んでいます。
提案手法は,既存のベースラインを著しく上回るだけでなく,他のラベルバイアス除去SSL法を上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-29T22:01:29Z) - Prototypical Classifier for Robust Class-Imbalanced Learning [64.96088324684683]
埋め込みネットワークに付加的なパラメータを必要としないtextitPrototypealを提案する。
プロトタイプは、訓練セットがクラス不均衡であるにもかかわらず、すべてのクラスに対してバランスと同等の予測を生成する。
我々は, CIFAR-10LT, CIFAR-100LT, Webvision のデータセットを用いて, プロトタイプが芸術の状況と比較した場合, サブスタンスの改善が得られることを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-22T01:55:01Z) - PLM: Partial Label Masking for Imbalanced Multi-label Classification [59.68444804243782]
長いラベルの分布を持つ実世界のデータセットで訓練されたニューラルネットワークは、頻繁なクラスに偏りがあり、頻繁なクラスでは不十分である。
本稿では,この比率を利用したPLM(Partial Label Masking)を提案する。
本手法は,マルチラベル (MultiMNIST と MSCOCO) とシングルラベル (CIFAR-10 と CIFAR-100) の2つの画像分類データセットにおいて,既存の手法と比較して高い性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-22T18:07:56Z) - Federated Learning with Only Positive Labels [71.63836379169315]
FedAwS(Federated Averaging with Spreadout)という,正のラベルのみを用いたトレーニングのための汎用フレームワークを提案する。
理論的にも経験的にも、FedAwSは、ユーザが負のラベルにアクセス可能な従来の学習のパフォーマンスとほぼ一致していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-21T23:35:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。