論文の概要: Federated Learning from Vision-Language Foundation Models: Theoretical Analysis and Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19610v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 08:31:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:07:40.571904
• Title: Federated Learning from Vision-Language Foundation Models: Theoretical Analysis and Method
• Title（参考訳）: 視覚言語基礎モデルからのフェデレーション学習:理論的解析と方法
• Authors: Bikang Pan, Wei Huang, Ye Shi,
• Abstract要約: 特徴学習理論を用いて,素早いフェデレーション学習のための理論的分析フレームワークを構築した。 具体的には,信号学習と雑音記憶の進化を,プロンプトに基づくフェデレーション学習で監視する。 本研究では,タスク関連係数とタスク関連係数の比率によって性能を評価することができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.261306002808739
• License:
• Abstract: Integrating pretrained vision-language foundation models like CLIP into federated learning has attracted significant attention for enhancing generalization across diverse tasks. Typically, federated learning of vision-language models employs prompt learning to reduce communication and computational costs, i.e., prompt-based federated learning. However, there is limited theoretical analysis to understand the performance of prompt-based federated learning. In this work, we construct a theoretical analysis framework for prompt-based federated learning via feature learning theory. Specifically, we monitor the evolution of signal learning and noise memorization in prompt-based federated learning, demonstrating that performance can be assessed by the ratio of task-relevant to task-irrelevant coefficients. Furthermore, we draw an analogy between income and risk in portfolio optimization and the task-relevant and task-irrelevant terms in feature learning. Leveraging inspiration from portfolio optimization that combining two independent assets will maintain the income while reducing the risk, we introduce two prompts: global prompt and local prompt to construct a prompt portfolio to balance the generalization and personalization. Consequently, we showed the performance advantage of the prompt portfolio and derived the optimal mixing coefficient. These theoretical claims have been further supported by empirical experiments.
• Abstract（参考訳）: CLIPのような事前学習された視覚言語基礎モデルをフェデレートラーニングに統合することは、様々なタスクにおける一般化を促進する上で大きな注目を集めている。 一般的に、視覚言語モデルの連合学習は、即時学習を用いてコミュニケーションと計算コストを削減し、即時学習(即時学習)である。 しかし、素早い学習におけるフェデレート学習の性能を理解するための理論的分析は限られている。 本研究では,特徴学習理論を用いた素早いフェデレーション学習のための理論的分析フレームワークを構築した。 具体的には,課題関連係数と課題関連係数の比率で評価できることを示す。 さらに,ポートフォリオ最適化における収益とリスクの類似点と,特徴学習におけるタスク関連用語とタスク関連用語の類似点を抽出する。 2つの独立した資産を組み合わせることで、リスクを低減しつつ収入を維持するというポートフォリオ最適化からのインスピレーションを生かして、グローバル・プロンプトとローカル・プロンプトという2つのプロンプトを導入し、一般化とパーソナライゼーションのバランスをとるための迅速なポートフォリオを構築する。 その結果,プロンプトポートフォリオの性能上の利点を示し,最適混合係数を導出した。 これらの理論的な主張は実証実験によってさらに支持されている。

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