Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedMRL: Data Heterogeneity Aware Federated Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Medical Imaging

論文の概要: FedMRL: Data Heterogeneity Aware Federated Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Medical Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05800v1
Date: Mon, 8 Jul 2024 10:10:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-09 16:10:47.241168
Title: FedMRL: Data Heterogeneity Aware Federated Multi-agent Deep Reinforcement Learning for Medical Imaging
Title（参考訳）: FedMRL:医療画像のための多エージェント深部強化学習を意識したデータ不均一性
Authors: Pranab Sahoo, Ashutosh Tripathi, Sriparna Saha, Samrat Mondal,
Abstract要約: 我々は,データの不均一性に対処する新しいマルチエージェント深層強化学習フレームワークであるFedMRLを紹介する。 FedMRLは、クライアント間の公平性を促進するために、新たな損失関数を導入し、最終グローバルモデルのバイアスを防ぐ。その結果,FedMRLが最先端技術よりも優れていることが示された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.307490659840845
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Despite recent advancements in federated learning (FL) for medical image diagnosis, addressing data heterogeneity among clients remains a significant challenge for practical implementation. A primary hurdle in FL arises from the non-IID nature of data samples across clients, which typically results in a decline in the performance of the aggregated global model. In this study, we introduce FedMRL, a novel federated multi-agent deep reinforcement learning framework designed to address data heterogeneity. FedMRL incorporates a novel loss function to facilitate fairness among clients, preventing bias in the final global model. Additionally, it employs a multi-agent reinforcement learning (MARL) approach to calculate the proximal term $(\mu)$ for the personalized local objective function, ensuring convergence to the global optimum. Furthermore, FedMRL integrates an adaptive weight adjustment method using a Self-organizing map (SOM) on the server side to counteract distribution shifts among clients' local data distributions. We assess our approach using two publicly available real-world medical datasets, and the results demonstrate that FedMRL significantly outperforms state-of-the-art techniques, showing its efficacy in addressing data heterogeneity in federated learning. The code can be found here~{\url{https://github.com/Pranabiitp/FedMRL}}.
Abstract（参考訳）: 近年の医用画像診断におけるフェデレートラーニング(FL)の進歩にもかかわらず、クライアント間のデータの均一性に対処することは、実用上重要な課題である。 FLの主なハードルは、クライアント間のデータサンプルの非IID的な性質から生じ、通常は集約されたグローバルモデルの性能が低下する。本研究では,データの不均一性に対処する新しい多エージェント深層強化学習フレームワークであるFedMRLを紹介する。 FedMRLは、クライアント間の公平性を促進するために、新たな損失関数を導入し、最終グローバルモデルのバイアスを防ぐ。さらに、マルチエージェント強化学習(MARL)アプローチを用いて、パーソナライズされた局所目的関数の近位項$(\mu)$を計算し、グローバルな最適化への収束を確保する。さらに、FedMRLは、サーバ側の自己組織化マップ(SOM)を用いて、クライアントのローカルデータ分布間の分散シフトに対処する適応的な重み調整手法を統合する。その結果,FedMRLは最先端技術よりも優れており,フェデレート学習におけるデータ不均一性に対処する上での有効性が示された。コードは、-{\url{https://github.com/Pranabiitp/FedMRL}}で見ることができる。

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