論文の概要: GeFL: Model-Agnostic Federated Learning with Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18460v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 14:39:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 19:23:17.800906
• Title: GeFL: Model-Agnostic Federated Learning with Generative Models
• Title（参考訳）: GeFL: 生成モデルによるモデルに依存しないフェデレーション学習
• Authors: Honggu Kang, Seohyeon Cha, Joonhyuk Kang,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、ユーザのプライバシーを維持しながら、分散ラーニングにおいて有望なパラダイムである。 ヘテロジニアスモデルのユーザ間でグローバルな知識を集約する生成モデルを導入し,GeFL(Generative Model-Aided Federated Learning)を提案する。 我々は,GeFL-Fの一貫性のある性能向上を実証的に実証するとともに,多数のクライアントに対して優れたプライバシー保護と堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4546761246181696
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a promising paradigm in distributed learning while preserving the privacy of users. However, the increasing size of recent models makes it unaffordable for a few users to encompass the model. It leads the users to adopt heterogeneous models based on their diverse computing capabilities and network bandwidth. Correspondingly, FL with heterogeneous models should be addressed, given that FL typically involves training a single global model. In this paper, we propose Generative Model-Aided Federated Learning (GeFL), incorporating a generative model that aggregates global knowledge across users of heterogeneous models. Our experiments on various classification tasks demonstrate notable performance improvements of GeFL compared to baselines, as well as limitations in terms of privacy and scalability. To tackle these concerns, we introduce a novel framework, GeFL-F. It trains target networks aided by feature-generative models. We empirically demonstrate the consistent performance gains of GeFL-F, while demonstrating better privacy preservation and robustness to a large number of clients. Codes are available at [1].
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、ユーザのプライバシーを維持しながら、分散ラーニングにおいて有望なパラダイムである。 しかし、最近のモデルのサイズが大きくなるため、少数のユーザーがモデルを包含することは困難である。 これによってユーザは、さまざまなコンピューティング能力とネットワーク帯域幅に基づいて、異種モデルを採用することができる。 FLは一般に1つの大域的なモデルを訓練するので、不均一なモデルを持つFLに対処すべきである。 本稿では、異種モデルのユーザ間でグローバルな知識を集約する生成モデルを導入し、GeFL(Generative Model-Aided Federated Learning)を提案する。 各種分類タスクの実験では,ベースラインに比べてGeFLの性能が顕著に向上し,プライバシやスケーラビリティの限界が認められた。 これらの問題に対処するために,新しいフレームワークGeFL-Fを導入する。 特徴生成モデルによって支援されたターゲットネットワークを訓練する。 我々は,GeFL-Fの一貫性のある性能向上を実証的に実証するとともに,多数のクライアントに対して優れたプライバシー保護と堅牢性を示す。 コードは[1]で入手できる。

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