論文の概要: Estimating before Debiasing: A Bayesian Approach to Detaching Prior Bias in Federated Semi-Supervised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19789v1
- Date: Thu, 30 May 2024 07:58:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-31 15:28:56.593307
- Title: Estimating before Debiasing: A Bayesian Approach to Detaching Prior Bias in Federated Semi-Supervised Learning
- Title（参考訳）: バイアス発生前の推定:フェデレーション・セミスーパーバイザード・ラーニングにおける事前バイアス除去へのベイズ的アプローチ
- Authors: Guogang Zhu, Xuefeng Liu, Xinghao Wu, Shaojie Tang, Chao Tang, Jianwei Niu, Hao Su,
- Abstract要約: Federated Semi-Supervised Learning (FSSL)は、クライアント上のラベル付きデータとラベルなしデータの両方を活用して、モデルを協調的にトレーニングする。
FSSLでは、異種データがモデルに予測バイアスを導入し、モデルの予測がある種のクラスに歪む。
既存のFSSLメソッドは、主にモデルパラメータや出力の一貫性を強化することでこの問題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.21616333779549
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Semi-Supervised Learning (FSSL) leverages both labeled and unlabeled data on clients to collaboratively train a model.In FSSL, the heterogeneous data can introduce prediction bias into the model, causing the model's prediction to skew towards some certain classes. Existing FSSL methods primarily tackle this issue by enhancing consistency in model parameters or outputs. However, as the models themselves are biased, merely constraining their consistency is not sufficient to alleviate prediction bias. In this paper, we explore this bias from a Bayesian perspective and demonstrate that it principally originates from label prior bias within the training data. Building upon this insight, we propose a debiasing method for FSSL named FedDB. FedDB utilizes the Average Prediction Probability of Unlabeled Data (APP-U) to approximate the biased prior.During local training, FedDB employs APP-U to refine pseudo-labeling through Bayes' theorem, thereby significantly reducing the label prior bias. Concurrently, during the model aggregation, FedDB uses APP-U from participating clients to formulate unbiased aggregate weights, thereby effectively diminishing bias in the global model. Experimental results show that FedDB can surpass existing FSSL methods. The code is available at https://github.com/GuogangZhu/FedDB.
- Abstract（参考訳）: Federated Semi-Supervised Learning (FSSL)は、ラベル付きデータと未ラベルデータの両方を活用してモデルを協調的にトレーニングする。
既存のFSSLメソッドは、主にモデルパラメータや出力の一貫性を強化することでこの問題に対処する。
しかし、モデル自体にバイアスがあるため、単に一貫性を制約するだけでは予測バイアスを軽減するには不十分である。
本稿では,このバイアスをベイズ的視点から検討し,トレーニングデータ内のラベル先行バイアスから主に生じることを実証する。
この知見に基づいて,FedDBというFSSLのデバイアス化手法を提案する。
FedDBは、非ラベル付きデータ(APP-U)の平均予測確率を用いてバイアスの偏りを近似し、ローカルトレーニングでは、APP-Uを用いてベイズの定理を通じて擬似ラベルを洗練し、ラベルの偏りを著しく低減する。
同時に、モデルアグリゲーションの間、FedDBは参加するクライアントからのAPP-Uを使用して非バイアスの集約重みを定式化し、グローバルモデルにおけるバイアスを効果的に減少させる。
実験の結果、FedDBは既存のFSSLメソッドを超越できることがわかった。
コードはhttps://github.com/GuogangZhu/FedDBで入手できる。
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