論文の概要: Towards Active Participant Centric Vertical Federated Learning: Some Representations May Be All You Need

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17648v2
• Date: Wed, 19 Feb 2025 07:38:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:55:58.405743
• Title: Towards Active Participant Centric Vertical Federated Learning: Some Representations May Be All You Need
• Title（参考訳）: 積極的参加型垂直的学習を目指して
• Authors: Jon Irureta, Jon Imaz, Aizea Lojo, Javier Fernandez-Marques, Marco González, Iñigo Perona,
• Abstract要約: 本研究は, VFL, Active Participant Centric VFL (APC-VFL) に対する新しいアプローチを紹介する。 APC-VFLは、参加者間のデータサンプルがトレーニング時に部分的に整列している場合のシナリオで優れている。 これは、F1、精度、通信コストの点で、一般的な3つのVFLデータセットで、他のVFLメソッドよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4711628883579317
• License:
• Abstract: Existing Vertical FL (VFL) methods often struggle with realistic and unaligned data partitions, and incur into high communication costs and significant operational complexity. This work introduces a novel approach to VFL, Active Participant Centric VFL (APC-VFL), that excels in scenarios when data samples among participants are partially aligned at training. Among its strengths, APC-VFL only requires a single communication step with the active participant. This is made possible through a local and unsupervised representation learning stage at each participant followed by a knowledge distillation step in the active participant. Compared to other VFL methods such as SplitNN or VFedTrans, APC-VFL consistently outperforms them across three popular VFL datasets in terms of F1, accuracy and communication costs as the ratio of aligned data is reduced.
• Abstract（参考訳）: 既存の Vertical FL (VFL) の手法は、しばしば現実的で不整合なデータ分割に苦しむ。 この研究は、参加者間のデータサンプルがトレーニング時に部分的に整列している場合のシナリオを卓越する、アクティブ参加者集中型VFL(APC-VFL)に新しいアプローチを導入している。 強みの1つとして、APC-VFLは、アクティブな参加者との単一のコミュニケーションステップのみを必要とする。 これは、各参加者の局所的かつ教師なしの表現学習段階を経て、アクティブ参加者の知識蒸留ステップによって実現される。 SplitNNやVFedTransなどの他のVFL手法と比較して、APC-VFLはF1の点で3つの一般的なVFLデータセットで一貫して性能を向上し、整列データの比率が減少するにつれて精度と通信コストが低下する。

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