Fugu-MT 論文翻訳(概要): DualFed: Enjoying both Generalization and Personalization in Federated Learning via Hierachical Representations

論文の概要: DualFed: Enjoying both Generalization and Personalization in Federated Learning via Hierachical Representations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17754v1
Date: Thu, 25 Jul 2024 04:09:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-26 15:17:52.236725
Title: DualFed: Enjoying both Generalization and Personalization in Federated Learning via Hierachical Representations
Title（参考訳）: DualFed: 階層的表現によるフェデレーション学習における一般化とパーソナライゼーションの両立
Authors: Guogang Zhu, Xuefeng Liu, Jianwei Niu, Shaojie Tang, Xinghao Wu, Jiayuan Zhang,
Abstract要約: パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)では、高モデル一般化と効果的なパーソナライゼーションの両立が大きな課題となることが広く認識されている。本論文は肯定的な回答であり,深層モデルが本質的に階層的アーキテクチャを示すという観察の鍵となる。一般化とパーソナライゼーションに対応する2つの表現を直接生成できる新しい手法であるDualFedを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.941603966989364
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In personalized federated learning (PFL), it is widely recognized that achieving both high model generalization and effective personalization poses a significant challenge due to their conflicting nature. As a result, existing PFL methods can only manage a trade-off between these two objectives. This raises an interesting question: Is it feasible to develop a model capable of achieving both objectives simultaneously? Our paper presents an affirmative answer, and the key lies in the observation that deep models inherently exhibit hierarchical architectures, which produce representations with various levels of generalization and personalization at different stages. A straightforward approach stemming from this observation is to select multiple representations from these layers and combine them to concurrently achieve generalization and personalization. However, the number of candidate representations is commonly huge, which makes this method infeasible due to high computational costs.To address this problem, we propose DualFed, a new method that can directly yield dual representations correspond to generalization and personalization respectively, thereby simplifying the optimization task. Specifically, DualFed inserts a personalized projection network between the encoder and classifier. The pre-projection representations are able to capture generalized information shareable across clients, and the post-projection representations are effective to capture task-specific information on local clients. This design minimizes the mutual interference between generalization and personalization, thereby achieving a win-win situation. Extensive experiments show that DualFed can outperform other FL methods. Code is available at https://github.com/GuogangZhu/DualFed.
Abstract（参考訳）: パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)では、高モデル一般化と効果的なパーソナライゼーションの両方を達成することが、相反する性質のために大きな課題となることが広く認識されている。その結果、既存のPFL法はこれらの2つの目的の間のトレードオフしか管理できない。両方の目標を同時に達成できるモデルを開発することは可能か? 本論文は肯定的な回答を示し,深層モデルが本質的に階層的アーキテクチャを示し,様々な段階における一般化とパーソナライゼーションのレベルを表現できることを示す。この観察から生ずる直接的なアプローチは、これらの層から複数の表現を選択し、それらを組み合わせ、一般化とパーソナライゼーションを同時に達成することである。しかし、この手法は計算コストが高いために実現不可能であり、この問題を解決するために、一般化とパーソナライゼーションに対応する2つの表現を直接生成できる新しい手法であるDualFedを提案する。具体的には、DualFedはエンコーダと分類器の間にパーソナライズされたプロジェクションネットワークを挿入する。プレプロジェクション表現は、クライアント間で共有可能な一般化された情報をキャプチャすることができ、後プロジェクション表現は、ローカルクライアント上のタスク固有の情報をキャプチャするのに効果的である。この設計は、一般化とパーソナライゼーションの相互干渉を最小限に抑え、勝利の状況を達成する。大規模な実験により、DualFedは他のFL法よりも優れていることが示された。コードはhttps://github.com/GuogangZhu/DualFed.comで入手できる。

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