論文の概要: Synthetic Data Aided Federated Learning Using Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05174v1
• Date: Sat, 6 Jul 2024 20:31:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-09 20:46:54.729314
• Title: Synthetic Data Aided Federated Learning Using Foundation Models
• Title（参考訳）: 基礎モデルを用いたフェデレーション学習を支援する合成データ
• Authors: Fatima Abacha, Sin G. Teo, Lucas C. Cordeiro, Mustafa A. Mustafa,
• Abstract要約: ファウンデーションモデル(DPSDA-FL)を用いたFederated Learningを支援する微分プライベートデータを提案する。 実験の結果,DPSDA-FLは,非IID問題のあるFLにおいて,クラスリコールとクラス分類精度を最大26%, 9%向上できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.666380225768727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In heterogeneous scenarios where the data distribution amongst the Federated Learning (FL) participants is Non-Independent and Identically distributed (Non-IID), FL suffers from the well known problem of data heterogeneity. This leads the performance of FL to be significantly degraded, as the global model tends to struggle to converge. To solve this problem, we propose Differentially Private Synthetic Data Aided Federated Learning Using Foundation Models (DPSDA-FL), a novel data augmentation strategy that aids in homogenizing the local data present on the clients' side. DPSDA-FL improves the training of the local models by leveraging differentially private synthetic data generated from foundation models. We demonstrate the effectiveness of our approach by evaluating it on the benchmark image dataset: CIFAR-10. Our experimental results have shown that DPSDA-FL can improve class recall and classification accuracy of the global model by up to 26% and 9%, respectively, in FL with Non-IID issues.
• Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(FL)参加者間のデータ分布が非独立でIdentically Distributed(Non-IID)であるヘテロジニアスなシナリオでは、FLはデータヘテロジニティのよく知られた問題に悩まされる。 これにより、グローバルモデルが収束に苦しむ傾向にあるため、FLの性能は著しく低下する。 この問題を解決するために、クライアント側に存在するローカルデータの均質化を支援する新しいデータ拡張戦略であるDPSDA-FL(differially Private Synthetic Data Aided Federated Learning Using Foundation Models)を提案する。 DPSDA-FLは、基礎モデルから生成された微分プライベートな合成データを活用することにより、局所モデルのトレーニングを改善する。 ベンチマーク画像データセットであるCIFAR-10で評価し,提案手法の有効性を示す。 実験の結果,DPSDA-FLは,非IID問題のあるFLにおいて,クラスリコールとクラス分類精度を最大26%, 9%向上できることがわかった。

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