論文の概要: Disentangling data distribution for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12530v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 13:10:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:40:49.429636
• Title: Disentangling data distribution for Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習のためのデータ分散の分散化
• Authors: Xinyuan Zhao, Hanlin Gu, Lixin Fan, Qiang Yang, Yuxing Han,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントが所有するプライベートデータによってパフォーマンスが向上するグローバルモデルの協調トレーニングを促進する。 しかし、FLの幅広い適用性は、異なるクライアント間のデータ分散の絡み合いによって妨げられている。 本稿では,FLがデータ分散を解き放つことによって,分散システムに匹敵する効率を原理的に達成できることを初めて示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.524108508314107
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) facilitates collaborative training of a global model whose performance is boosted by private data owned by distributed clients, without compromising data privacy. Yet the wide applicability of FL is hindered by entanglement of data distributions across different clients. This paper demonstrates for the first time that by disentangling data distributions FL can in principle achieve efficiencies comparable to those of distributed systems, requiring only one round of communication. To this end, we propose a novel FedDistr algorithm, which employs stable diffusion models to decouple and recover data distributions. Empirical results on the CIFAR100 and DomainNet datasets show that FedDistr significantly enhances model utility and efficiency in both disentangled and near-disentangled scenarios while ensuring privacy, outperforming traditional federated learning methods.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを損なうことなく、分散クライアントが所有するプライベートデータによってパフォーマンスが向上するグローバルモデルの協調トレーニングを促進する。 しかし、FLの幅広い適用性は、異なるクライアント間のデータ分散の絡み合いによって妨げられている。 本稿では,FLがデータ分散を分離することで,分散システムに匹敵する効率を原理的に達成し,通信を1ラウンドで行うことができることを示す。 そこで本研究では,データ分散の分離と回復に安定な拡散モデルを用いる新しいFedDistrアルゴリズムを提案する。 CIFAR100とDomainNetデータセットの実証的な結果から、FedDistrは、アンタングルとほぼアンタングルの両方のシナリオにおけるモデルの有用性と効率を大幅に向上し、プライバシを確保し、従来のフェデレートされた学習方法よりも優れています。

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