Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Unsupervised Domain Generalization using Global and Local Alignment of Gradients

論文の概要: Federated Unsupervised Domain Generalization using Global and Local Alignment of Gradients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16304v1
Date: Sat, 25 May 2024 17:12:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-28 21:57:23.872944
Title: Federated Unsupervised Domain Generalization using Global and Local Alignment of Gradients
Title（参考訳）: グローバルアライメントと局所アライメントを用いた非教師なしドメインの一般化
Authors: Farhad Pourpanah, Mahdiyar Molahasani, Milad Soltany, Michael Greenspan, Ali Etemad,
Abstract要約: まず、教師なし学習における領域シフトと勾配のアライメントの関係を理論的に確立する。クライアントレベルとサーバレベルの両方で勾配を整合させることで、モデルの新たな(ターゲット)ドメインへの一般化が容易であることを示す。我々はFedGaLAという新しい手法を提案し、クライアントレベルで勾配アライメントを行い、クライアントがドメイン不変の機能を学ぶことを奨励する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.38994974049825
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: We address the problem of federated domain generalization in an unsupervised setting for the first time. We first theoretically establish a connection between domain shift and alignment of gradients in unsupervised federated learning and show that aligning the gradients at both client and server levels can facilitate the generalization of the model to new (target) domains. Building on this insight, we propose a novel method named FedGaLA, which performs gradient alignment at the client level to encourage clients to learn domain-invariant features, as well as global gradient alignment at the server to obtain a more generalized aggregated model. To empirically evaluate our method, we perform various experiments on four commonly used multi-domain datasets, PACS, OfficeHome, DomainNet, and TerraInc. The results demonstrate the effectiveness of our method which outperforms comparable baselines. Ablation and sensitivity studies demonstrate the impact of different components and parameters in our approach. The source code will be available online upon publication.
Abstract（参考訳）: フェデレートされた領域一般化の問題を、教師なしの環境で初めて解決する。まず、教師なしのフェデレーション学習におけるドメインシフトと勾配のアライメントの関連性を理論的に確立し、クライアントレベルとサーバレベルのグラデーションの整合が新しい(ターゲット)ドメインへのモデルの一般化を促進することを示す。この知見に基づいてFedGaLAという新しい手法を提案し、クライアントがドメイン不変の特徴を学習できるようにクライアントレベルで勾配アライメントを実行するとともに、サーバ上でグローバルな勾配アライメントを行い、より一般化された集約モデルを得る。提案手法を実証的に評価するために,PACS,OfficeHome,DomainNet,TerraIncの4つの一般的なマルチドメインデータセットを用いて実験を行った。その結果,本手法が同等のベースラインより優れていることを示す。アブレーションと感度の研究は、我々のアプローチにおける異なる成分とパラメータの影響を示している。ソースコードは、公開時にオンラインで入手できる。

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