論文の概要: Personalized Federated Learning with Adaptive Feature Aggregation and Knowledge Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15073v1
• Date: Sat, 19 Oct 2024 11:32:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:37.772518
• Title: Personalized Federated Learning with Adaptive Feature Aggregation and Knowledge Transfer
• Title（参考訳）: 適応的特徴集約と知識伝達による個人化フェデレーション学習
• Authors: Keting Yin, Jiayi Mao,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散データ上で単一のモデルを生成するための、プライバシ保護機械学習パラダイムとして人気がある。 適応的特徴集約と知識伝達(FedAFK)による個人化学習手法を提案する。 広範に使われている2つの不均一な条件下で3つのデータセットについて広範な実験を行い、提案手法が13の最先端ベースラインに対して優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Federated Learning(FL) is popular as a privacy-preserving machine learning paradigm for generating a single model on decentralized data. However, statistical heterogeneity poses a significant challenge for FL. As a subfield of FL, personalized FL (pFL) has attracted attention for its ability to achieve personalized models that perform well on non-independent and identically distributed (Non-IID) data. However, existing pFL methods are limited in terms of leveraging the global model's knowledge to enhance generalization while achieving personalization on local data. To address this, we proposed a new method personalized Federated learning with Adaptive Feature Aggregation and Knowledge Transfer (FedAFK), to train better feature extractors while balancing generalization and personalization for participating clients, which improves the performance of personalized models on Non-IID data. We conduct extensive experiments on three datasets in two widely-used heterogeneous settings and show the superior performance of our proposed method over thirteen state-of-the-art baselines.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散データ上で単一のモデルを生成するための、プライバシ保護機械学習パラダイムとして人気がある。 しかし、統計的不均一性はFLにとって大きな課題となる。 FLのサブフィールドとして、パーソナライズされたFL(pFL)は、非独立かつ同一に分散された(Non-IID)データでよく機能するパーソナライズされたモデルを実現する能力に注目されている。 しかし, 既存のpFL手法は, 局所データのパーソナライズを達成しつつ, 一般化を促進するためにグローバルモデルの知識を活用するという点で制限されている。 そこで我々は,適応的特徴集約と知識伝達を用いた個人化学習(FedAFK)を提案し,非IIDデータを用いた個人化モデルの性能向上を図るとともに,一般化と個人化のバランスを保ちながら,優れた特徴抽出器を訓練する。 広範に使われている2つの不均一な条件下で3つのデータセットについて広範な実験を行い、提案手法が13の最先端ベースラインに対して優れた性能を示す。

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