論文の概要: Clustered Federated Learning via Embedding Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.07769v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 13:46:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.980019
• Title: Clustered Federated Learning via Embedding Distributions
• Title（参考訳）: 埋め込み分布によるクラスタ化フェデレーション学習
• Authors: Dekai Zhang, Matthew Williams, Francesca Toni,
• Abstract要約: クラスターFLは非IIDデータに対して脆弱であることが知られている。 本研究では,Earth Mover 距離 (EMD) を用いた新しい一発クラスタリング手法である Distributions-CFL を提案する。 我々は16のベースラインと様々な挑戦的データセットとの比較において、経験的に優れたクラスタリング性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.178859012092287
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a widely used framework for machine learning in distributed data environments where clients hold data that cannot be easily centralised, such as for data protection reasons. FL, however, is known to be vulnerable to non-IID data. Clustered FL addresses this issue by finding more homogeneous clusters of clients. We propose a novel one-shot clustering method, EMD-CFL, using the Earth Mover's distance (EMD) between data distributions in embedding space. We theoretically motivate the use of EMDs using results from the domain adaptation literature and demonstrate empirically superior clustering performance in extensive comparisons against 16 baselines and on a range of challenging datasets.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、クライアントがデータ保護の理由など、簡単に集中できないデータを保持する分散データ環境において、機械学習のための広く使われているフレームワークである。 しかし、FLは非IIDデータに対して脆弱であることが知られている。 クラスタ化されたFLは、クライアントのより均質なクラスタを見つけることでこの問題に対処します。 本研究では,Earth Mover's distance (EMD) を用いた新しい一発クラスタリング手法であるEMD-CFLを提案する。 理論的には、ドメイン適応文学の結果を用いてEMDの使用を動機付け、16のベースラインと様々な挑戦的データセットとの広範な比較において、経験的に優れたクラスタリング性能を示す。

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