論文の概要: DA-PFL: Dynamic Affinity Aggregation for Personalized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09284v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 11:12:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 20:57:06.600177
• Title: DA-PFL: Dynamic Affinity Aggregation for Personalized Federated Learning
• Title（参考訳）: DA-PFL:個人化フェデレーション学習のための動的親和性アグリゲーション
• Authors: Xu Yang, Jiyuan Feng, Songyue Guo, Ye Wang, Ye Ding, Binxing Fang, Qing Liao,
• Abstract要約: 既存のパーソナライズされた学習モデルでは、学習モデルの性能を改善するために、類似したクライアントを同様のデータ分散で集約するのが好ましい。 本稿では,動的親和性に基づく個人化フェデレーション学習モデル(DA-PFL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.393529840544117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalized federated learning becomes a hot research topic that can learn a personalized learning model for each client. Existing personalized federated learning models prefer to aggregate similar clients with similar data distribution to improve the performance of learning models. However, similaritybased personalized federated learning methods may exacerbate the class imbalanced problem. In this paper, we propose a novel Dynamic Affinity-based Personalized Federated Learning model (DA-PFL) to alleviate the class imbalanced problem during federated learning. Specifically, we build an affinity metric from a complementary perspective to guide which clients should be aggregated. Then we design a dynamic aggregation strategy to dynamically aggregate clients based on the affinity metric in each round to reduce the class imbalanced risk. Extensive experiments show that the proposed DA-PFL model can significantly improve the accuracy of each client in three real-world datasets with state-of-the-art comparison methods.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたフェデレーション学習は、クライアント毎にパーソナライズされた学習モデルを学ぶことのできるホットな研究トピックになる。 既存のパーソナライズされた学習モデルでは、学習モデルの性能を改善するために、類似したクライアントを同様のデータ分散で集約するのが好ましい。 しかし、類似性に基づくパーソナライズド・フェデレーション学習手法は、クラス不均衡問題を悪化させる可能性がある。 本稿では,動的親和性に基づく個人化フェデレーション学習モデル(DA-PFL)を提案する。 具体的には、補完的な観点から親和性メトリクスを構築し、どのクライアントを集約すべきかをガイドします。 次に,各ラウンドの親和性基準に基づいて動的にクライアントを集約し,クラス不均衡リスクを低減する動的集約戦略を設計する。 大規模実験により,DA-PFLモデルにより,最先端比較手法を用いた実世界の3つのデータセットにおいて,クライアントの精度を大幅に向上できることが示された。

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