論文の概要: Contrastive Federated Learning with Tabular Data Silos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06123v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 13:25:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 19:47:35.439204
• Title: Contrastive Federated Learning with Tabular Data Silos
• Title（参考訳）: タブラルデータサイロを用いた対照的フェデレーション学習
• Authors: Achmad Ginanjar, Xue Li, Wen Hua, Jiaming Pei,
• Abstract要約: 本稿では,垂直分割データサイロから学習するためのソリューションとして,タブラルデータサイロを用いたコントラシブ・フェデレート・ラーニング(CFL)を提案する。 CFLは、プライバシを維持するためにオリジナルのデータや代表データの共有を必要とせずに、サンプルのミスアライメントを伴うデータサイロのソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.430230014234189
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Learning from vertical partitioned data silos is challenging due to the segmented nature of data, sample misalignment, and strict privacy concerns. Federated learning has been proposed as a solution. However, sample misalignment across silos often hinders optimal model performance and suggests data sharing within the model, which breaks privacy. Our proposed solution is Contrastive Federated Learning with Tabular Data Silos (CFL), which offers a solution for data silos with sample misalignment without the need for sharing original or representative data to maintain privacy. CFL begins with local acquisition of contrastive representations of the data within each silo and aggregates knowledge from other silos through the federated learning algorithm. Our experiments demonstrate that CFL solves the limitations of existing algorithms for data silos and outperforms existing tabular contrastive learning. CFL provides performance improvements without loosening privacy.
• Abstract（参考訳）: 垂直分割データサイロから学ぶことは、データのセグメンテーションの性質、サンプルのミスアライメント、厳格なプライバシー上の懸念のために難しい。 フェデレートラーニングはソリューションとして提案されている。 しかし、サイロにまたがるサンプルのミスアライメントは、しばしば最適なモデルパフォーマンスを阻害し、モデル内のデータ共有を推奨し、プライバシを損なう。 提案したソリューションはContrastive Federated Learning with Tabular Data Silos (CFL) であり、プライバシを維持するためにオリジナルデータや代表データを共有することなく、サンプルのミスアライメントでデータサイロのソリューションを提供する。 CFLは、各サイロ内のデータのコントラスト表現の局所的取得から始まり、フェデレートされた学習アルゴリズムを通じて、他のサイロからの知識を集約する。 実験により、CFLは既存のデータサイロのアルゴリズムの限界を解消し、既存の表型コントラスト学習より優れていることを示した。 CFLは、プライバシを緩めることなくパフォーマンスを改善する。

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