論文の概要: FedLoGe: Joint Local and Generic Federated Learning under Long-tailed Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08977v2
• Date: Fri, 8 Mar 2024 13:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 22:45:06.649905
• Title: FedLoGe: Joint Local and Generic Federated Learning under Long-tailed Data
• Title（参考訳）: FedLoGe: 長期データに基づくローカルとジェネリックのフェデレーションラーニング
• Authors: Zikai Xiao, Zihan Chen, Liyinglan Liu, Yang Feng, Jian Wu, Wanlu Liu, Joey Tianyi Zhou, Howard Hao Yang, Zuozhu Liu
• Abstract要約: Federated Long-Tailed Learning (Fed-LT)は、分散化されたローカルクライアントから収集されたデータが、グローバルに普及しているロングテール分布を示すパラダイムである。 本稿では、Fed-LT(FedLoGe)におけるFederated Local and Generic Model Training(FedLoGe)というアプローチを紹介し、ローカルモデルとジェネリックモデルの両方のパフォーマンスを向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.29190753993415
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Federated Long-Tailed Learning (Fed-LT), a paradigm wherein data collected from decentralized local clients manifests a globally prevalent long-tailed distribution, has garnered considerable attention in recent times. In the context of Fed-LT, existing works have predominantly centered on addressing the data imbalance issue to enhance the efficacy of the generic global model while neglecting the performance at the local level. In contrast, conventional Personalized Federated Learning (pFL) techniques are primarily devised to optimize personalized local models under the presumption of a balanced global data distribution. This paper introduces an approach termed Federated Local and Generic Model Training in Fed-LT (FedLoGe), which enhances both local and generic model performance through the integration of representation learning and classifier alignment within a neural collapse framework. Our investigation reveals the feasibility of employing a shared backbone as a foundational framework for capturing overarching global trends, while concurrently employing individualized classifiers to encapsulate distinct refinements stemming from each client's local features. Building upon this discovery, we establish the Static Sparse Equiangular Tight Frame Classifier (SSE-C), inspired by neural collapse principles that naturally prune extraneous noisy features and foster the acquisition of potent data representations. Furthermore, leveraging insights from imbalance neural collapse's classifier norm patterns, we develop Global and Local Adaptive Feature Realignment (GLA-FR) via an auxiliary global classifier and personalized Euclidean norm transfer to align global features with client preferences. Extensive experimental results on CIFAR-10/100-LT, ImageNet, and iNaturalist demonstrate the advantage of our method over state-of-the-art pFL and Fed-LT approaches.
• Abstract（参考訳）: 分散型長期学習(Federated Long-Tailed Learning, Fed-LT)は、分散化されたローカルクライアントから収集したデータが、グローバルに普及している長期分布を示すパラダイムであり、近年注目されている。 Fed-LTの文脈では、既存の研究は主にデータ不均衡の問題に対処し、局所レベルでの性能を無視しながら、ジェネリックグローバルモデルの有効性を高めることに集中している。 対照的に、従来のパーソナライズド・フェデレート・ラーニング(pFL)技術は主に、バランスの取れたグローバルなデータ分布を前提として、パーソナライズされたローカルモデルを最適化するために考案されている。 本稿では,federated local and generic model training in fed-lt(federated local and generic model training in fed-lt, fedloge)という手法を提案する。 本研究は、グローバルトレンドを包含するための基盤的フレームワークとして共有バックボーンを採用することの実現可能性を明らかにし、同時に各クライアントのローカルな特徴から生じる異なる細分化をカプセル化するために個別の分類器を併用する。 この発見に基づいて、我々は、自然に外因性ノイズの特徴を誘発し、強力なデータ表現の獲得を促進する神経崩壊原理にインスパイアされた静的スパース等角フレーム分類器(SSE-C)を確立する。 さらに、不均衡な神経崩壊の分類基準パターンからの洞察を活用し、補助的グローバル分類器とユークリッド標準転送を用いてグローバル特徴をクライアントの好みと整合させるグローバル・ローカル適応特徴調整(GLA-FR)を開発する。 CIFAR-10/100-LT, ImageNet, iNaturalistの大規模な実験結果から, 最先端のpFLおよびFed-LTアプローチに対する本手法の利点が示された。

関連論文リスト

• FedImpro: Measuring and Improving Client Update in Federated Learning [77.68805026788836]
  フェデレートラーニング(FL)モデルは、不均一なデータによって引き起こされるクライアントのドリフトを経験することが多い。 我々は、クライアントのドリフトに対する別の視点を示し、改善されたローカルモデルを生成することにより、それを緩和することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-10T18:14:57Z)
• Rethinking Client Drift in Federated Learning: A Logit Perspective [125.35844582366441]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが分散した方法で協調的に学習し、プライバシ保護を可能にする。 その結果,局所モデルとグローバルモデルとのロジット差は,モデルが継続的に更新されるにつれて増大することがわかった。 我々はFedCSDと呼ばれる新しいアルゴリズムを提案する。FedCSDは、ローカルモデルとグローバルモデルを調整するためのフェデレーションフレームワークにおけるクラスプロトタイプの類似度蒸留である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-20T04:41:01Z)
• FedSoup: Improving Generalization and Personalization in Federated Learning via Selective Model Interpolation [32.36334319329364]
  クロスサイロフェデレーション学習(FL)は、データセンタに分散したデータセット上での機械学習モデルの開発を可能にする。 近年の研究では、現在のFLアルゴリズムは、分布シフトに直面した場合、局所的な性能とグローバルな性能のトレードオフに直面している。 地域とグローバルのパフォーマンスのトレードオフを最適化する新しいフェデレーションモデルスープ手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-20T00:07:29Z)
• Integrating Local Real Data with Global Gradient Prototypes for Classifier Re-Balancing in Federated Long-Tailed Learning [60.41501515192088]
  フェデレートラーニング(FL)は、グローバルモデルを協調的にトレーニングする複数のクライアントを含む、人気のある分散ラーニングパラダイムになっています。 データサンプルは通常、現実世界の長い尾の分布に従っており、分散化された長い尾のデータのFLは、貧弱なグローバルモデルをもたらす。 本研究では、局所的な実データとグローバルな勾配のプロトタイプを統合し、局所的なバランスの取れたデータセットを形成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-25T03:18:10Z)
• Tackling Data Heterogeneity in Federated Learning with Class Prototypes [44.746340839025194]
  パーソナライズと一般化の両面において,ローカルモデルの性能を改善する新しい手法であるFedNHを提案する。 クラスセマンティクスを注入することで局所モデルを改善する一方で,一様性を付与することでプロトタイプの崩壊に対処できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-06T05:15:38Z)
• Fine-tuning Global Model via Data-Free Knowledge Distillation for Non-IID Federated Learning [86.59588262014456]
  フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ制約下での分散学習パラダイムである。 サーバ内のグローバルモデル(FedFTG)を微調整するデータフリー知識蒸留法を提案する。 私たちのFedFTGは最先端(SOTA)のFLアルゴリズムよりも優れており、FedAvg、FedProx、FedDyn、SCAFFOLDの強化のための強力なプラグインとして機能します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-17T11:18:17Z)
• Federated and Generalized Person Re-identification through Domain and Feature Hallucinating [88.77196261300699]
  人物再識別(re-ID)におけるフェデレーションドメイン一般化(FedDG)の問題について検討する。 一般化された局所的・グローバルなモデルを学ぶための多様な特徴を創出する手法として,DFH (Domain and Feature Hallucinating) を提案する。 提案手法は4つの大規模re-IDベンチマークにおいてFedDGの最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-05T09:15:13Z)
• Personalized Federated Learning through Local Memorization [10.925242558525683]
  フェデレーション学習により、クライアントはデータをローカルに保ちながら、統計的モデルを協調的に学習することができる。 最近のパーソナライズされた学習方法は、他のクライアントで利用可能な知識を活用しながら、各クライアントに対して別々のモデルを訓練する。 本稿では,この手法が最先端手法よりも精度と公平性を著しく向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-17T19:40:07Z)
• GRP-FED: Addressing Client Imbalance in Federated Learning via Global-Regularized Personalization [6.592268037926868]
  本稿では,データ不均衡問題に対処するため,Global-Regularized Personalization (GRP-FED)を提案する。 適応アグリゲーションでは、グローバルモデルは複数のクライアントを公平に扱い、グローバルな長期的問題を緩和する。 我々のGRP-FEDは,グローバルシナリオとローカルシナリオの両方で改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-31T14:09:04Z)

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。