論文の概要: FedSDAF: Leveraging Source Domain Awareness for Enhanced Federated Domain Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02515v2
• Date: Sun, 01 Jun 2025 12:13:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 16:22:43.339504
• Title: FedSDAF: Leveraging Source Domain Awareness for Enhanced Federated Domain Generalization
• Title（参考訳）: FedSDAF: 拡張フェデレーションドメイン一般化のためのソースドメイン認識の活用
• Authors: Hongze Li, Zesheng Zhou, Zhenbiao Cao, Xinhui Li, Wei Chen, Xiaojin Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,FedSDAF(Federated Source Domain Awareness Framework)を提案する。 FedSDAFフレームワークは2つの相乗的コンポーネントで構成されている。重要なドメイン不変の機能を保持するDomain-Invariant Adapterと、ソースドメイン固有の知識を抽出し統合するDomain-Aware Adapterだ。 標準的な4つのベンチマーク(OfficeHome,PACS,VLCS,DomainNet)において、我々の手法は最先端のフェデレーションドメイン一般化アプローチを一貫して上回り、精度は5.2～13.8%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.329514752953525
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional domain generalization approaches predominantly focus on leveraging target domain-aware features while overlooking the critical role of source domain-specific characteristics, particularly in federated settings with inherent data isolation. To address this gap, we propose the Federated Source Domain Awareness Framework (FedSDAF), the first method to systematically exploit source domain-aware features for enhanced federated domain generalization (FedDG). The FedSDAF framework consists of two synergistic components: the Domain-Invariant Adapter, which preserves critical domain-invariant features, and the Domain-Aware Adapter, which extracts and integrates source domain-specific knowledge using a Multihead Self-Attention mechanism (MHSA). Furthermore, we introduce a bidirectional knowledge distillation mechanism that fosters knowledge sharing among clients while safeguarding privacy. Our approach represents the first systematic exploitation of source domain-aware features, resulting in significant advancements in model generalization capability.Extensive experiments on four standard benchmarks (OfficeHome, PACS, VLCS, and DomainNet) show that our method consistently surpasses state-of-the-art federated domain generalization approaches, with accuracy gains of 5.2-13.8%. The source code is available at https://github.com/pizzareapers/FedSDAF.
• Abstract（参考訳）: 従来のドメインの一般化アプローチは、特に固有のデータ分離を伴うフェデレートされた設定において、ソースドメイン固有の特性の重要な役割を見落としながら、ターゲットのドメイン認識機能を活用することに重点を置いています。 このギャップに対処するため,フェデレーションド・ソース・ドメイン・アウェアネス・フレームワーク (FedSDAF) を提案する。 FedSDAFフレームワークは、2つの相乗的コンポーネントで構成されている: 重要なドメイン不変性を保存するDomain-Invariant Adapterと、MHSA(Multihead Self-Attention Mechanism)を使用してソースドメイン固有の知識を抽出し統合するDomain-Aware Adapterである。 さらに,プライバシ保護を図りながら,クライアント間の知識共有を促進する双方向の知識蒸留機構を導入する。 提案手法は,4つの標準ベンチマーク(OfficeHome,PACS,VLCS,DomainNet)において,提案手法が最先端のフェデレーションドメイン一般化アプローチを一貫して上回り,精度が5.2～13.8%向上したことを示す。 ソースコードはhttps://github.com/pizzareapers/FedSDAFで入手できる。

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