Fugu-MT 論文翻訳(概要): Personalized Federated Learning for Statistical Heterogeneity

論文の概要: Personalized Federated Learning for Statistical Heterogeneity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10254v1
Date: Wed, 7 Feb 2024 12:28:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-25 17:17:49.310688
Title: Personalized Federated Learning for Statistical Heterogeneity
Title（参考訳）: 統計的不均一性のための個人化フェデレーション学習
Authors: Muhammad Firdaus and Kyung-Hyune Rhee
Abstract要約: 人工知能アプリケーションにおけるデータプライバシに関する懸念の高まりとともに、フェデレートラーニング(FL)の人気が高まっている。本稿では、パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)分野における現在の研究動向について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.021756081703276
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: The popularity of federated learning (FL) is on the rise, along with growing concerns about data privacy in artificial intelligence applications. FL facilitates collaborative multi-party model learning while simultaneously ensuring the preservation of data confidentiality. Nevertheless, the problem of statistical heterogeneity caused by the presence of diverse client data distributions gives rise to certain challenges, such as inadequate personalization and slow convergence. In order to address the above issues, this paper offers a brief summary of the current research progress in the field of personalized federated learning (PFL). It outlines the PFL concept, examines related techniques, and highlights current endeavors. Furthermore, this paper also discusses potential further research and obstacles associated with PFL.
Abstract（参考訳）: 人工知能アプリケーションにおけるデータプライバシに関する懸念の高まりとともに、連邦学習(FL)の人気が高まっている。 flは、データの機密性を保持すると同時に、協調的な多人数モデル学習を促進する。それでも、多様なクライアントデータ分布の存在による統計的不均一性の問題は、不適切なパーソナライズや遅い収束といった特定の課題を引き起こす。本稿では,これらの課題に対処するために,パーソナライズ・フェデレーション・ラーニング(pfl)の分野における最近の研究動向について概説する。 PFLの概念を概説し、関連するテクニックを調べ、現在の取り組みを強調している。さらに,本論文では,PFLに関連するさらなる研究や障害についても論じる。

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