論文の概要: Personalized Federated Learning via Feature Distribution Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00329v1
- Date: Fri, 01 Nov 2024 03:03:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:42:38.246503
- Title: Personalized Federated Learning via Feature Distribution Adaptation
- Title（参考訳）: 特徴分布適応による個人化フェデレーション学習
- Authors: Connor J. Mclaughlin, Lili Su,
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、分散クライアントデータセット間の共通性を利用してグローバルモデルをトレーニングする分散学習フレームワークである。
パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)は、各クライアントに適した個々のモデルを学習することで、この問題に対処しようとしている。
我々は,グローバルな生成型分類器を局所的な特徴分布に適応させることで,パーソナライズされたモデルを効率的に生成するアルゴリズム,pFedFDAを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.410799378893257
- License:
- Abstract: Federated learning (FL) is a distributed learning framework that leverages commonalities between distributed client datasets to train a global model. Under heterogeneous clients, however, FL can fail to produce stable training results. Personalized federated learning (PFL) seeks to address this by learning individual models tailored to each client. One approach is to decompose model training into shared representation learning and personalized classifier training. Nonetheless, previous works struggle to navigate the bias-variance trade-off in classifier learning, relying solely on limited local datasets or introducing costly techniques to improve generalization. In this work, we frame representation learning as a generative modeling task, where representations are trained with a classifier based on the global feature distribution. We then propose an algorithm, pFedFDA, that efficiently generates personalized models by adapting global generative classifiers to their local feature distributions. Through extensive computer vision benchmarks, we demonstrate that our method can adjust to complex distribution shifts with significant improvements over current state-of-the-art in data-scarce settings.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、分散クライアントデータセット間の共通性を利用してグローバルモデルをトレーニングする分散学習フレームワークである。
しかし、不均一なクライアントの下では、FLは安定したトレーニング結果が得られない。
パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)は、各クライアントに適した個々のモデルを学習することで、この問題に対処しようとしている。
1つのアプローチは、モデルトレーニングを共有表現学習とパーソナライズされた分類器トレーニングに分解することである。
それにもかかわらず、従来の研究は、限定されたローカルデータセットにのみ依存したり、一般化を改善するためのコストのかかるテクニックを導入して、分類器学習におけるバイアス分散トレードオフをナビゲートするのに苦労した。
本研究では,グローバルな特徴分布に基づいて,表現を分類器で学習する生成的モデリングタスクとして表現学習を行う。
次に、グローバルな生成型分類器を局所的な特徴分布に適応させることにより、パーソナライズされたモデルを効率的に生成するアルゴリズムpFedFDAを提案する。
コンピュータビジョンの広範囲なベンチマークを通じて、我々の手法は、データスカース設定における現在の最先端よりも大幅に改善されながら、複雑な分散シフトに適応できることを実証する。
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