論文の概要: Proto-EVFL: Enhanced Vertical Federated Learning via Dual Prototype with Extremely Unaligned Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22488v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 08:48:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:18.10301
• Title: Proto-EVFL: Enhanced Vertical Federated Learning via Dual Prototype with Extremely Unaligned Data
• Title（参考訳）: Proto-EVFL: 極端に不整合なデータを持つデュアルプロトタイプによる垂直的フェデレーション学習の強化
• Authors: Wei Guo, Yiyang Duan, Zhaojun Hu, Yiqi Tong, Fuzhen Zhuang, Xiao Zhang, Jin Dong, Ruofan Wu, Tengfei Liu, Yifan Sun,
• Abstract要約: 垂直連合学習(VFL)では、VFLの異なる分野にまたがるアンアライメントなサンプルは、極端にクラス不均衡である。 デュアルプロトタイプによる拡張VFLフレームワークであるProto-EVFLを提案する。 VFL における二段階最適化フレームワークである Proto-EVFL が収束速度 1/sqrt T であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.626677790020082
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In vertical federated learning (VFL), multiple enterprises address aligned sample scarcity by leveraging massive locally unaligned samples to facilitate collaborative learning. However, unaligned samples across different parties in VFL can be extremely class-imbalanced, leading to insufficient feature representation and limited model prediction space. Specifically, class-imbalanced problems consist of intra-party class imbalance and inter-party class imbalance, which can further cause local model bias and feature contribution inconsistency issues, respectively. To address the above challenges, we propose Proto-EVFL, an enhanced VFL framework via dual prototypes. We first introduce class prototypes for each party to learn relationships between classes in the latent space, allowing the active party to predict unseen classes. We further design a probabilistic dual prototype learning scheme to dynamically select unaligned samples by conditional optimal transport cost with class prior probability. Moreover, a mixed prior guided module guides this selection process by combining local and global class prior probabilities. Finally, we adopt an \textit{adaptive gated feature aggregation strategy} to mitigate feature contribution inconsistency by dynamically weighting and aggregating local features across different parties. We proved that Proto-EVFL, as the first bi-level optimization framework in VFL, has a convergence rate of 1/\sqrt T. Extensive experiments on various datasets validate the superiority of our Proto-EVFL. Even in a zero-shot scenario with one unseen class, it outperforms baselines by at least 6.97%
• Abstract（参考訳）: 垂直連合学習(VFL)では、複数の企業が、大規模で非整合的なサンプルを活用して協調学習を促進することで、整合性の欠如に対処している。 しかしながら、VFLの異なるパーティにまたがるアンアライメントなサンプルは極端にクラス不均衡になり、特徴表現が不足し、モデル予測空間が制限される。 特に、クラス不均衡問題は、それぞれ局所的モデルバイアスと特徴的不整合問題をさらに引き起こすことができる、党内クラス不均衡と党間クラス不均衡からなる。 上記の課題に対処するため,デュアルプロトタイプによる拡張VFLフレームワークであるProto-EVFLを提案する。 まず、各パーティが潜在空間のクラス間の関係を学習するためにクラスプロトタイプを導入し、アクティブなパーティが目に見えないクラスを予測できるようにします。 さらに、クラス事前確率で条件付き最適輸送コストで非整合サンプルを動的に選択する確率的双対プロトタイプ学習スキームを設計する。 さらに、混合事前案内モジュールは、局所クラスとグローバルクラスの事前確率を組み合わせることで、この選択プロセスを導く。 最後に,各パーティ間で局所的な特徴を動的に重み付け,集約することにより,特徴貢献の不整合を軽減するために,‘textit{adaptive gated feature aggregate strategy’を採用する。 我々は,VFLにおける二段階最適化フレームワークであるProto-EVFLが収束率1/\sqrt Tを持つことを示した。 目に見えないクラスが1つあるゼロショットシナリオでさえ、ベースラインを少なくとも6.97%上回る

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