論文の概要: Hypernetwork-Driven Model Fusion for Federated Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06974v3
• Date: Tue, 28 May 2024 04:26:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 03:28:21.384612
• Title: Hypernetwork-Driven Model Fusion for Federated Domain Generalization
• Title（参考訳）: フェデレーションドメイン一般化のためのハイパーネットワーク駆動モデル融合
• Authors: Marc Bartholet, Taehyeon Kim, Ami Beuret, Se-Young Yun, Joachim M. Buhmann,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、異種データのドメインシフトにおいて大きな課題に直面します。 非線形アグリゲーションにハイパーネットワークを用いた、ハイパーネットワークベースのフェデレート・フュージョン(hFedF)と呼ばれるロバストなフレームワークを提案する。 本手法では,ドメインの一般化を効果的に管理するために,クライアント固有の埋め込みと勾配アライメント手法を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.492360039272942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) faces significant challenges with domain shifts in heterogeneous data, degrading performance. Traditional domain generalization aims to learn domain-invariant features, but the federated nature of model averaging often limits this due to its linear aggregation of local learning. To address this, we propose a robust framework, coined as hypernetwork-based Federated Fusion (hFedF), using hypernetworks for non-linear aggregation, facilitating generalization to unseen domains. Our method employs client-specific embeddings and gradient alignment techniques to manage domain generalization effectively. Evaluated in both zero-shot and few-shot settings, hFedF demonstrates superior performance in handling domain shifts. Comprehensive comparisons on PACS, Office-Home, and VLCS datasets show that hFedF consistently achieves the highest in-domain and out-of-domain accuracy with reliable predictions. Our study contributes significantly to the under-explored field of Federated Domain Generalization (FDG), setting a new benchmark for performance in this area.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、不均一なデータのドメインシフト、パフォーマンスの低下で大きな課題に直面します。 伝統的なドメイン一般化は、ドメイン不変の特徴を学習することを目的としているが、モデル平均化の連合性はしばしば、局所的な学習の線形集約のためにこれを制限している。 これを解決するために、ハイパーネットワークベースのFederated Fusion (hFedF) と呼ばれる堅牢なフレームワークを提案する。 本手法では,ドメインの一般化を効果的に管理するために,クライアント固有の埋め込みと勾配アライメント手法を用いる。 ゼロショット設定と少数ショット設定の両方で評価され、hFedFはドメインシフトを処理する上で優れたパフォーマンスを示している。 PACS、Office-Home、VLCSデータセットの総合的な比較では、hFedFは信頼性の高い予測によって、ドメイン内およびドメイン外の最高精度を一貫して達成している。 本研究は、FDG(Federated Domain Generalization)の未調査分野に大きく貢献し、この分野におけるパフォーマンスの新たなベンチマークを設定した。

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