論文の概要: Adaptive Latent-Space Constraints in Personalized FL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.07525v1
• Date: Mon, 12 May 2025 13:08:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-13 20:21:49.38524
• Title: Adaptive Latent-Space Constraints in Personalized FL
• Title（参考訳）: パーソナライズFLにおける適応潜在空間制約
• Authors: Sana Ayromlou, D. B. Emerson,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、異なるクライアントが保持する分散データセット上でディープラーニングモデルをトレーニングするための、効果的で広く使用されているアプローチとなっている。 pFLの最先端技術であるDittoフレームワークにおける理論的に支持された適応MDD尺度の有効性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) has become an effective and widely used approach to training deep learning models on decentralized datasets held by distinct clients. FL also strengthens both security and privacy protections for training data. Common challenges associated with statistical heterogeneity between distributed datasets have spurred significant interest in personalized FL (pFL) methods, where models combine aspects of global learning with local modeling specific to each client's unique characteristics. In this work, the efficacy of theoretically supported, adaptive MMD measures within the Ditto framework, a state-of-the-art technique in pFL, are investigated. The use of such measures significantly improves model performance across a variety of tasks, especially those with pronounced feature heterogeneity. While the Ditto algorithm is specifically considered, such measures are directly applicable to a number of other pFL settings, and the results motivate the use of constraints tailored to the various kinds of heterogeneity expected in FL systems.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、異なるクライアントが保持する分散データセット上でディープラーニングモデルをトレーニングするための、効果的で広く使用されているアプローチとなっている。 FLはまた、トレーニングデータのセキュリティとプライバシ保護を強化している。 分散データセット間の統計的不均一性に関連する共通の課題は、パーソナライズされたFL(pFL)手法に大きな関心を惹き付け、モデルがグローバルラーニングの側面と各クライアント固有の特徴に特有の局所モデリングを組み合わせる。 本研究は,pFLの最先端技術であるDittoフレームワークにおける理論的に支持された適応MDD尺度の有効性について検討した。 このような測定値を使用することで、様々なタスク、特に特徴の不均一性の顕著なタスクにおけるモデルパフォーマンスが大幅に向上する。 Dittoアルゴリズムは特に検討されているが、これらの手法は他の多くのpFL設定に直接適用でき、結果はFLシステムで期待される様々な不均一性に合わせた制約の使用を動機付けている。

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