論文の概要: Toward Personalized Federated Node Classification in One-shot Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11304v1
- Date: Mon, 18 Nov 2024 05:59:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:28:26.529557
- Title: Toward Personalized Federated Node Classification in One-shot Communication
- Title（参考訳）: ワンショットコミュニケーションにおける個人化フェデレーションノード分類に向けて
- Authors: Guochen Yan, Xunkai Li, Luyuan Xie, Wentao Zhang, Qingni Shen, Yuejian Fang, Zhonghai Wu,
- Abstract要約: ワンショットフェデレートラーニング(OFL)は、単一のコミュニケーションラウンドでのコラボレーションを可能にし、通信コストと潜在的なセキュリティ上の懸念を大幅に低減します。
ノード分類のための一括パーソナライズされたフェデレーショングラフ学習手法を最初に提案する。
本研究では,グローバルな擬似グラフからのローカルデータとグローバル情報からの個人情報を適応的に活用するための2段階個別学習を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.325478113745206
- License:
- Abstract: Federated Graph Learning (FGL) has become a promising paradigm for collaborative training with distributed and private graph data. One-shot Federated Learning (OFL) enables collaboration in a single communication round to largely reduce communication costs and potential security concerns. However, existing OFL methods are not designed for graph data and existing FGL methods are ineffective within one communication round under both data and model heterogeneity. To mitigate this gap, we are the first to propose a one-shot personalized federated graph learning method for node classification, which is also compatible with the Secure Aggregation scheme. We estimate and aggregate the statistics of class-wise feature distribution to generate a global pseudo-graph on the server, which could be used to train a global graph model. Furthermore, We reveal the under-explored problem of existing personalized FGL methods that their personalized models are biased and neglect the ability to generalize to minorities. To achieve better personalization and generalization simultaneously, we propose a two-stage personalized training to adaptively utilize the personal information from local data and global information from the global pseudo-graph. Comprehensive experiments on 8 multi-scale graph datasets under different partitions with various settings demonstrate our superior performance over state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: Federated Graph Learning(FGL)は、分散グラフデータとプライベートグラフデータとの協調トレーニングにおいて、有望なパラダイムとなっている。
ワンショットフェデレートラーニング(OFL)は、単一のコミュニケーションラウンドでのコラボレーションを可能にし、通信コストと潜在的なセキュリティ上の懸念を大幅に低減します。
しかし、既存のOFL法はグラフデータのために設計されておらず、既存のFGL法はデータとモデルの不均一性の両方の下で1回の通信ラウンドで有効ではない。
このギャップを緩和するため,我々はまず,セキュアアグリゲーション方式と互換性のあるノード分類のための一括パーソナライズされたグラフ学習手法を提案する。
我々は,クラスワイドな特徴分布の統計を推定し,サーバ上でグローバルな擬似グラフを生成する。
さらに、従来のパーソナライズされたFGL手法では、パーソナライズされたモデルが偏りがあり、マイノリティに一般化する能力を無視しているという未解決の問題を明らかにする。
より優れたパーソナライズと一般化を実現するために,グローバルな擬似グラフからのローカルデータとグローバル情報からの個人情報を適応的に活用するための2段階のパーソナライズドトレーニングを提案する。
様々な設定で分割された8つのマルチスケールグラフデータセットに関する総合的な実験は、最先端のベースラインよりも優れた性能を示している。
関連論文リスト
- Personalized federated learning based on feature fusion [2.943623084019036]
フェデレートされた学習により、分散クライアントは、クライアントのプライバシを保護するためにデータをローカルに保存しながら、トレーニングで協力することができる。
pFedPMと呼ばれる個人化学習手法を提案する。
このプロセスでは、従来のグラデーションアップロードを機能アップロードに置き換え、通信コストを削減し、異種クライアントモデルを可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-24T12:16:51Z) - FedSheafHN: Personalized Federated Learning on Graph-structured Data [22.825083541211168]
我々はFedSheafHNと呼ばれるモデルを提案し、各クライアントのローカルサブグラフをサーバ構築コラボレーショングラフに埋め込む。
我々のモデルは複雑なクライアント特性の統合と解釈を改善します。
また、高速なモデル収束と効果的な新しいクライアントの一般化も備えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-25T04:51:41Z) - APGL4SR: A Generic Framework with Adaptive and Personalized Global
Collaborative Information in Sequential Recommendation [86.29366168836141]
逐次推薦のための適応およびパーソナライズされたグラフ学習(APGL4SR)というグラフ駆動型フレームワークを提案する。
APGL4SRは、適応的でパーソナライズされたグローバルな協調情報をシーケンシャルレコメンデーションシステムに組み込む。
一般的なフレームワークとして、APGL4SRは大きなマージンを持つ他のベースラインよりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-06T01:33:24Z) - GraphGLOW: Universal and Generalizable Structure Learning for Graph
Neural Networks [72.01829954658889]
本稿では,この新たな問題設定の数学的定義を紹介する。
一つのグラフ共有構造学習者と複数のグラフ固有GNNを協調する一般的なフレームワークを考案する。
十分に訓練された構造学習者は、微調整なしで、目に見えない対象グラフの適応的な構造を直接生成することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-20T03:33:22Z) - Distributed Learning over Networks with Graph-Attention-Based
Personalization [49.90052709285814]
分散ディープラーニングのためのグラフベースパーソナライズアルゴリズム(GATTA)を提案する。
特に、各エージェントのパーソナライズされたモデルは、グローバルな部分とノード固有の部分で構成される。
グラフ内の各エージェントを1つのノードとして扱うことにより、ノード固有のパラメータを特徴として扱うことにより、グラフアテンション機構の利点を継承することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T13:48:30Z) - Graph Learning Across Data Silos [12.343382413705394]
本稿では,スムーズなグラフ信号からグラフトポロジを推定する問題を考える。
データは分散クライアントにあり、プライバシー上の懸念などの要因により、ローカルクライアントを去ることは禁じられている。
本稿では,各ローカルクライアントに対してパーソナライズされたグラフと,全クライアントに対して単一のコンセンサスグラフを共同で学習する,自動重み付き多重グラフ学習モデルを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T02:14:57Z) - FedEgo: Privacy-preserving Personalized Federated Graph Learning with
Ego-graphs [22.649780281947837]
いくつかの実践的なシナリオでは、グラフデータは複数の分散パーティに別々に格納されます。
上記の課題に対処するために,egoグラフに基づくフェデレーショングラフ学習フレームワークであるFedEgoを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-29T15:47:36Z) - FedDM: Iterative Distribution Matching for Communication-Efficient
Federated Learning [87.08902493524556]
フェデレートラーニング(FL)は近年、学術や産業から注目を集めている。
我々は,複数の局所的代理関数からグローバルなトレーニング目標を構築するためのFedDMを提案する。
そこで本研究では,各クライアントにデータ集合を構築し,元のデータから得られた損失景観を局所的にマッチングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-20T04:55:18Z) - Privatized Graph Federated Learning [57.14673504239551]
グラフによって連結された複数の単位からなるグラフフェデレーション学習を導入する。
グラフ準同型摂動はアルゴリズムが微分プライベートであることを保証するためにどのように使用できるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T13:48:23Z) - Tackling the Local Bias in Federated Graph Learning [48.887310972708036]
フェデレーショングラフ学習(FGL)では、グローバルグラフは異なるクライアントに分散し、各クライアントがサブグラフを保持する。
既存のFGL手法では、クロスクライアントエッジを効果的に活用できず、トレーニング中に構造情報が失われる。
集中型環境で訓練されたモデルと類似した局所モデルを作成するための新しいFGLフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-22T08:22:36Z) - FedGL: Federated Graph Learning Framework with Global Self-Supervision [22.124339267195822]
FedGLは、データプライバシを保護しながら、高品質なグローバルグラフモデルを取得することができる。
グローバルなセルフスーパービジョンにより、各クライアントの情報がプライバシー保護の方法で流れて共有できます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-07T11:27:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。