論文の概要: Personalized Federated Learning of Probabilistic Models: A PAC-Bayesian Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08351v1
• Date: Tue, 16 Jan 2024 13:30:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 14:00:58.329123
• Title: Personalized Federated Learning of Probabilistic Models: A PAC-Bayesian Approach
• Title（参考訳）: 確率モデルの個人化フェデレーション学習:PAC-ベイズ的アプローチ
• Authors: Mahrokh Ghoddousi Boroujeni, Andreas Krause, Giancarlo Ferrari Trecate
• Abstract要約: フェデレートラーニングは、複数のクライアントがローカルに格納するプライベートおよび分散データから、共有モデルを推論することを目的としている。 PAC-Bayesian フレームワーク内で確率モデルを学習するための PFL アルゴリズム PAC-PFL を提案する。 提案アルゴリズムは,共有されたハイパーポインターを協調的に学習し,各クライアントの後部推論をステップパーソナライズとみなす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.59649764999974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning aims to infer a shared model from private and decentralized data stored locally by multiple clients. Personalized federated learning (PFL) goes one step further by adapting the global model to each client, enhancing the model's fit for different clients. A significant level of personalization is required for highly heterogeneous clients, but can be challenging to achieve especially when they have small datasets. To address this problem, we propose a PFL algorithm named PAC-PFL for learning probabilistic models within a PAC-Bayesian framework that utilizes differential privacy to handle data-dependent priors. Our algorithm collaboratively learns a shared hyper-posterior and regards each client's posterior inference as the personalization step. By establishing and minimizing a generalization bound on the average true risk of clients, PAC-PFL effectively combats over-fitting. PACPFL achieves accurate and well-calibrated predictions, supported by experiments on a dataset of photovoltaic panel power generation, FEMNIST dataset (Caldas et al., 2019), and Dirichlet-partitioned EMNIST dataset (Cohen et al., 2017).
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、複数のクライアントがローカルに格納したプライベートデータと分散データから共有モデルを推論することを目的としている。 パーソナライズされた連合学習(pfl)はさらに一歩進めて、グローバルモデルを各クライアントに適応させ、異なるクライアントにモデルの適合性を高める。 高度に異質なクライアントには、かなりのレベルのパーソナライズが必要であるが、特に小さなデータセットを持っている場合には、達成が困難である。 そこで本研究では,データ依存のプライオリティを扱うために差分プライバシーを利用するpac-bayesianフレームワークの中で確率モデルを学ぶためのpflアルゴリズムであるpac-pflを提案する。 提案アルゴリズムは,共有されたハイパーポインターを協調的に学習し,各クライアントの後部推論をパーソナライズステップとみなす。 クライアントの平均真リスクに縛られる一般化を確立し、最小化することにより、PAC-PFLは効果的に過度に適合する。 PACPFLは、太陽電池パネル発電のデータセット、FEMNISTデータセット(Caldas et al., 2019)、Dirichlet-partitioned EMNISTデータセット(Cohen et al., 2017)の実験によってサポートされている、正確で校正された予測を達成している。

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