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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08351v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 13:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 16:24:47.651742
• 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: Federated Learningは、複数のクライアントが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。 本稿では確率モデルのPFLのためのPAC-PFLフレームワークを紹介する。 従来のPFLアルゴリズムとは異なり、PAC-PFLはパーソナライズされたモデルを1つの共有モデルに向けて正規化していない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.90061908863874
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) aims to infer a shared model from private and decentralized data stored by multiple clients. Personalized FL (PFL) enhances the model's fit for each client by adapting the global model to the clients. A significant level of personalization is required for highly heterogeneous clients but can be challenging to achieve, especially when clients' datasets are small. To address this issue, we introduce the PAC-PFL framework for PFL of probabilistic models. PAC-PFL infers a shared hyper-posterior and treats each client's posterior inference as the personalization step. Unlike previous PFL algorithms, PAC-PFL does not regularize all personalized models towards a single shared model, thereby greatly enhancing its personalization flexibility. By establishing and minimizing a PAC-Bayesian generalization bound on the average true loss of clients, PAC-PFL effectively mitigates overfitting even in data-poor scenarios. Additionally, PAC-PFL provides generalization bounds for new clients joining later. PAC-PFL achieves accurate and well-calibrated predictions, as supported by our experiments.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが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。 パーソナライズされたFL(Personalized FL)は、クライアントにグローバルモデルを適用することで、各クライアントに対するモデルの適合性を高める。 高度に異質なクライアントに対しては、パーソナライゼーションのかなりのレベルが要求されるが、特にクライアントのデータセットが小さい場合、達成は困難である。 この問題に対処するために,確率モデルのPFLのためのPAC-PFLフレームワークを提案する。 PAC-PFLは共有されたハイパーポインターを推論し、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して扱う。 従来のPFLアルゴリズムとは異なり、PAC-PFLはパーソナライズされたモデルを1つの共有モデルに向けて正規化しないため、パーソナライゼーションの柔軟性が大幅に向上する。 PAC-Bayesianの一般化をクライアントの平均的な真の損失に限定して確立し、最小化することにより、PAC-PFLはデータポーアシナリオにおいてもオーバーフィッティングを効果的に軽減する。 さらに、PAC-PFLは、新しいクライアントが後から参加するための一般化バウンダリを提供する。 PAC-PFLは、我々の実験で裏付けられているように、正確でよく校正された予測を達成できる。

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