論文の概要: An Enhanced Federated Prototype Learning Method under Domain Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18578v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 09:28:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:55:30.146165
• Title: An Enhanced Federated Prototype Learning Method under Domain Shift
• Title（参考訳）: ドメインシフト下でのフェデレートされたプロトタイプ学習手法
• Authors: Liang Kuang, Kuangpu Guo, Jian Liang, Jianguo Zhang,
• Abstract要約: Federated Learning (FL)は、プライベートデータを共有することなく、協調的な機械学習トレーニングを可能にする。 最近の論文では、分散対応のデュアルレベルプロトタイプクラスタリングを導入し、新しい$alpha$-sparsityプロトタイプロスを用いる。 Digit-5、Office-10、DomainNetデータセットの評価は、我々の手法が既存のアプローチよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.73020712815063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) allows collaborative machine learning training without sharing private data. Numerous studies have shown that one significant factor affecting the performance of federated learning models is the heterogeneity of data across different clients, especially when the data is sampled from various domains. A recent paper introduces variance-aware dual-level prototype clustering and uses a novel $\alpha$-sparsity prototype loss, which increases intra-class similarity and reduces inter-class similarity. To ensure that the features converge within specific clusters, we introduce an improved algorithm, Federated Prototype Learning with Convergent Clusters, abbreviated as FedPLCC. To increase inter-class distances, we weight each prototype with the size of the cluster it represents. To reduce intra-class distances, considering that prototypes with larger distances might come from different domains, we select only a certain proportion of prototypes for the loss function calculation. Evaluations on the Digit-5, Office-10, and DomainNet datasets show that our method performs better than existing approaches.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL)は、プライベートデータを共有することなく、協調的な機械学習トレーニングを可能にする。 フェデレーション学習モデルの性能に影響を及ぼす重要な要因の1つは、異なるクライアント間でのデータの均一性である。 最近の論文では、分散対応のデュアルレベルプロトタイプクラスタリングを導入し、クラス内類似度を高め、クラス間類似度を低減する新しい$\alpha$-sparsityプロトタイプロスを用いる。 特徴が特定のクラスタ内に収束することを保証するため、FedPLCCと略されるFederated Prototype Learning with Convergent Clustersという改良されたアルゴリズムを導入する。 クラス間距離を増やすために、各プロトタイプをクラスタのサイズで重み付けします。 クラス内距離を小さくするために、より広い距離のプロトタイプが異なる領域から来る可能性があることを考慮し、損失関数計算のためのプロトタイプの一定割合だけを選択する。 Digit-5、Office-10、DomainNetデータセットの評価は、我々の手法が既存のアプローチよりも優れていることを示している。

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