Fugu-MT 論文翻訳(概要): Personalized federated learning based on feature fusion

論文の概要: Personalized federated learning based on feature fusion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16583v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 12:16:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 14:54:27.351258
Title: Personalized federated learning based on feature fusion
Title（参考訳）: 特徴融合に基づく個人化フェデレーション学習
Authors: Wolong Xing, Zhenkui Shi, Hongyan Peng, Xiantao Hu, Xianxian Li,
Abstract要約: フェデレートされた学習により、分散クライアントは、クライアントのプライバシを保護するためにデータをローカルに保存しながら、トレーニングで協力することができる。 pFedPMと呼ばれる個人化学習手法を提案する。このプロセスでは、従来のグラデーションアップロードを機能アップロードに置き換え、通信コストを削減し、異種クライアントモデルを可能にする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.943623084019036
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning enables distributed clients to collaborate on training while storing their data locally to protect client privacy. However, due to the heterogeneity of data, models, and devices, the final global model may need to perform better for tasks on each client. Communication bottlenecks, data heterogeneity, and model heterogeneity have been common challenges in federated learning. In this work, we considered a label distribution skew problem, a type of data heterogeneity easily overlooked. In the context of classification, we propose a personalized federated learning approach called pFedPM. In our process, we replace traditional gradient uploading with feature uploading, which helps reduce communication costs and allows for heterogeneous client models. These feature representations play a role in preserving privacy to some extent. We use a hyperparameter $a$ to mix local and global features, which enables us to control the degree of personalization. We also introduced a relation network as an additional decision layer, which provides a non-linear learnable classifier to predict labels. Experimental results show that, with an appropriate setting of $a$, our scheme outperforms several recent FL methods on MNIST, FEMNIST, and CRIFAR10 datasets and achieves fewer communications.
Abstract（参考訳）: フェデレートされた学習により、分散クライアントは、クライアントのプライバシを保護するためにデータをローカルに保存しながら、トレーニングで協力することができる。しかし、データ、モデル、デバイスの不均一性のため、最終的なグローバルモデルは、各クライアント上のタスクに対してより良いパフォーマンスを発揮する必要があるかもしれない。コミュニケーションボトルネック、データ不均一性、モデル不均一性は、連合学習における一般的な課題である。本研究では,ラベル分布スキュー問題(データの不均一性の一種)について考察した。分類の文脈では, pFedPM と呼ばれる, パーソナライズされた学習手法を提案する。このプロセスでは、従来のグラデーションアップロードを機能アップロードに置き換え、通信コストを削減し、異種クライアントモデルを可能にする。これらの特徴表現は、ある程度のプライバシー保持に重要な役割を果たしている。ローカルとグローバルの機能を混合するために、ハイパーパラメータ$a$を使い、パーソナライゼーションの度合いを制御できます。また,関係ネットワークを付加的な決定層として導入し,ラベルを予測するための非線形学習可能な分類器を提供する。実験結果から,MNIST, FEMNIST, CRIFAR10データセットにおける最近のFL法よりも高い性能を示し,通信効率の低下を図っている。

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