論文の概要: Reducing Bias in Federated Class-Incremental Learning with Hierarchical Generative Prototypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02447v2
• Date: Thu, 17 Oct 2024 09:52:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:16:07.627213
• Title: Reducing Bias in Federated Class-Incremental Learning with Hierarchical Generative Prototypes
• Title（参考訳）: 階層的生成型を用いたフェデレーションクラスインクリメンタルラーニングにおけるバイアス低減
• Authors: Riccardo Salami, Pietro Buzzega, Matteo Mosconi, Mattia Verasani, Simone Calderara,
• Abstract要約: Federated Learning (FL) は、ディープモデルのトレーニングを、複数のデバイスに分散した計算によって解き放つことを目的としている。 FCLで自然に現れるインクリメンタルとフェデレーションのバイアスに光を当てました。 我々の提案は、トレーニング済みのバックボーンを効率的に微調整することで、最後の層のバイアスを抑える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.532838477096055
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) aims at unburdening the training of deep models by distributing computation across multiple devices (clients) while safeguarding data privacy. On top of that, Federated Continual Learning (FCL) also accounts for data distribution evolving over time, mirroring the dynamic nature of real-world environments. In this work, we shed light on the Incremental and Federated biases that naturally emerge in FCL. While the former is a known problem in Continual Learning, stemming from the prioritization of recently introduced classes, the latter (i.e., the bias towards local distributions) remains relatively unexplored. Our proposal constrains both biases in the last layer by efficiently fine-tuning a pre-trained backbone using learnable prompts, resulting in clients that produce less biased representations and more biased classifiers. Therefore, instead of solely relying on parameter aggregation, we also leverage generative prototypes to effectively balance the predictions of the global model. Our method improves on the current State Of The Art, providing an average increase of +7.9% in accuracy.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL) は、複数のデバイス(クライアント)に分散した計算を分散し、データのプライバシを保護することによって、ディープモデルのトレーニングを解き放つことを目的としている。 それに加えて、FCL(Federated Continual Learning)は、リアルタイム環境の動的性質を反映した、時間とともに進化するデータ分散も説明しています。 この研究では、FCLで自然に現れるインクリメンタルとフェデレーションのバイアスに光を当てました。 前者は、最近導入されたクラスの優先順位付けに起因して、連続学習において既知の問題であるが、後者(すなわち、局所分布に対する偏見)は、比較的未解明のままである。 提案手法は,学習可能なプロンプトを用いて事前学習したバックボーンを効率よく微調整することにより,最終層のバイアスを抑える。 したがって、パラメータアグリゲーションのみに頼るのではなく、生成プロトタイプを活用し、グローバルモデルの予測を効果的にバランスさせる。 提案手法は現状を改良し, 平均精度は+7.9%向上した。

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