論文の概要: Global and Local Prompts Cooperation via Optimal Transport for Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00041v2
- Date: Wed, 3 Apr 2024 15:16:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 21:58:11.683598
- Title: Global and Local Prompts Cooperation via Optimal Transport for Federated Learning
- Title(参考訳): フェデレートラーニングのための最適輸送によるグローバル・ローカル・プロンプト連携
- Authors: Hongxia Li, Wei Huang, Jingya Wang, Ye Shi,
- Abstract要約: 本稿では,FedOTP(Federated Prompts Cooperation via Optimal Transport)を提案する。
具体的には、各クライアントに対して、クライアント間のコンセンサス知識を抽出するグローバルなプロンプトと、クライアント固有のカテゴリ特性をキャプチャするローカルなプロンプトを学習する。
不均衡な最適輸送は、これらのプロンプトと局所的な視覚的特徴を整合させるために使用され、グローバルなコンセンサスと局所的なパーソナライゼーションのバランスを損なう。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.652593797756774
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Prompt learning in pretrained visual-language models has shown remarkable flexibility across various downstream tasks. Leveraging its inherent lightweight nature, recent research attempted to integrate the powerful pretrained models into federated learning frameworks to simultaneously reduce communication costs and promote local training on insufficient data. Despite these efforts, current federated prompt learning methods lack specialized designs to systematically address severe data heterogeneities, e.g., data distribution with both label and feature shifts involved. To address this challenge, we present Federated Prompts Cooperation via Optimal Transport (FedOTP), which introduces efficient collaborative prompt learning strategies to capture diverse category traits on a per-client basis. Specifically, for each client, we learn a global prompt to extract consensus knowledge among clients, and a local prompt to capture client-specific category characteristics. Unbalanced Optimal Transport is then employed to align local visual features with these prompts, striking a balance between global consensus and local personalization. By relaxing one of the equality constraints, FedOTP enables prompts to focus solely on the core regions of image patches. Extensive experiments on datasets with various types of heterogeneities have demonstrated that our FedOTP outperforms the state-of-the-art methods.
- Abstract(参考訳): 事前訓練された視覚言語モデルにおけるプロンプト学習は、様々な下流タスクで顕著な柔軟性を示している。
最近の研究は、その本質的な軽量性を活用して、強力な事前学習モデルを連合学習フレームワークに統合し、同時に通信コストを削減し、不十分なデータに対する局所的なトレーニングを促進することを試みた。
これらの努力にもかかわらず、現在の連合型急進学習手法では、ラベルと特徴の双方を含むデータ分布など、重大なデータ不均一性に体系的に対処する特別な設計が欠如している。
この課題に対処するため,FedOTP(Federated Prompts Cooperation via Optimal Transport)を提案する。
具体的には、各クライアントに対して、クライアント間のコンセンサス知識を抽出するグローバルなプロンプトと、クライアント固有のカテゴリ特性をキャプチャするローカルなプロンプトを学習する。
不均衡な最適輸送は、これらのプロンプトと局所的な視覚的特徴を整合させるために使用され、グローバルなコンセンサスと局所的なパーソナライゼーションのバランスを損なう。
同じ制約の1つを緩和することで、FedOTPはプロンプトがイメージパッチのコア領域のみに集中できるようにする。
多様な異種性を持つデータセットに対する大規模な実験は、我々のFedOTPが最先端の手法よりも優れていることを示した。
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