論文の概要: Communication-Efficient and Robust Multi-Modal Federated Learning via Latent-Space Consensus

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19067v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 15:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.247386
• Title: Communication-Efficient and Robust Multi-Modal Federated Learning via Latent-Space Consensus
• Title（参考訳）: 潜在空間合意によるコミュニケーション効率とロバストなマルチモーダル・フェデレーション学習
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに、分散デバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。 コミュニケーション効率の良い多モードフェデレート学習フレームワークであるCoMFedを紹介する。 潜在空間正規化器は、これらの表現をクライアント間で整列させ、クライアント間の整合性とロバスト性を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.0108296956723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) enables collaborative model training across distributed devices without sharing raw data, but applying FL to multi-modal settings introduces significant challenges. Clients typically possess heterogeneous modalities and model architectures, making it difficult to align feature spaces efficiently while preserving privacy and minimizing communication costs. To address this, we introduce CoMFed, a Communication-Efficient Multi-Modal Federated Learning framework that uses learnable projection matrices to generate compressed latent representations. A latent-space regularizer aligns these representations across clients, improving cross-modal consistency and robustness to outliers. Experiments on human activity recognition benchmarks show that CoMFed achieves competitive accuracy with minimal overhead.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有せずに、分散デバイス間で協調的なモデルトレーニングを可能にするが、FLをマルチモーダル設定に適用することは大きな課題をもたらす。 クライアントは通常、異質なモダリティとモデルアーキテクチャを持ち、プライバシを保持し、通信コストを最小限に抑えながら、機能空間を効率的に整列させることが困難になる。 そこで本稿では,学習可能なプロジェクション行列を用いて圧縮潜在表現を生成する通信効率のよい多モードフェデレート学習フレームワークであるCoMFedを紹介する。 潜在空間正規化器は、これらの表現をクライアント間で整列させ、クライアント間の整合性とロバスト性を改善する。 人間の活動認識ベンチマークの実験では、CoMFedは最小限のオーバーヘッドで競争精度を達成している。

関連論文リスト

• FedTaste: Topology-Aware Structural Transfer for Multimodal Federated Learning with Missing Modalities [7.015345209610299]
  FedTasteはマルチモーダルフェデレートラーニングにおけるトポロジを考慮した構造伝達のためのパラメータ効率のよいフレームワークである。 モダリティを欠くクライアントに適応するために,モダリティ適応型構造プロンプトを導入する。 このように、FedTasteはクライアント間で共有セマンティック構造を保持しながら、明示的なモダリティ計算を避けます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-25T15:11:58Z)
• Boosting Multimodal Federated Learning via Chained Modality Optimization [69.53075328069504]
  MMFL(Multimodal Federated Learning)は、異種データとモダリティ可用性を備えた分散クライアント間での、プライバシ保護による協調学習を実現する。 これを解決するために,FedMChainを提案する。FedMChainは,多モード学習をモダリティの連鎖として構成する,バランスのとれたMMFLフレームワークである。 このフェーズワイズ設計により、各モダリティは、モダリティ競合を軽減するために、マルチモーダルクライアントに専用の局所最適化ウィンドウを与え、さらにエラー補償正規化器を介して、モダリティ間の相補性を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-01T08:07:09Z)
• A Step Toward Federated Pretraining of Multimodal Large Language Models [87.64508862413565]
  Federated Learningは、分散リソースをアンロックするための有望なソリューションを提供する。 Fed-MAは、視覚エンコーダとLLMを凍結し、クロスモーダルプロジェクタを協調的にトレーニングする軽量な事前トレーニングパラダイムである。 MLLM事前学習のための先駆的フレームワークであるFed-CMPを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-25T08:16:23Z)
• Diffusion-Guided Semantic Consistency for Multimodal Heterogeneity [44.06048719126853]
  フェデレートラーニングは、非独立かつ同一に分散された(非IID)クライアントデータによって深刻な課題を抱える。 本稿では,事前学習した拡散モデルのリッチな意味表現を活用する新しいフレームワークSemanticFLを紹介する。 以上の結果から,SemanticFLは既存のフェデレート学習手法を超越し,FedAvgの5.49%の精度向上を実現した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-19T04:44:37Z)
• Federated Attention: A Distributed Paradigm for Collaborative LLM Inference over Edge Networks [63.541114376141735]
  大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなアプリケーションシナリオにまたがってインテリジェントな機能を提供しながら、急速に普及しています。 しかし、彼らの共同シナリオにおける実践的なデプロイは、プライバシの脆弱性、通信オーバーヘッド、計算ボトルネックといった根本的な課題に直面します。 我々はフェデレート・アテンション(FedAttn)を提案し、フェデレーション・パラダイムを自己注意機構に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-04T15:14:58Z)
• Communication-Efficient and Interoperable Distributed Learning [27.136816067758215]
  不均一なモデルアーキテクチャをまたいだ協調学習は、相互運用性の確保とプライバシの保護において大きな課題となる。 モデルの不均一性をサポートし,推論時のモジュール構成を可能にする通信効率のよい分散学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-26T18:30:36Z)
• Robust Asymmetric Heterogeneous Federated Learning with Corrupted Clients [60.22876915395139]
  本稿では、異種・データ破損クライアントをモデルとした頑健な連立学習課題について検討する。 データ破損は、ランダムノイズ、圧縮アーティファクト、現実のデプロイメントにおける環境条件などの要因によって避けられない。 本稿では,これらの問題に対処する新しいロバスト非対称不均一なフェデレート学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T09:52:04Z)
• FedPAE: Peer-Adaptive Ensemble Learning for Asynchronous and Model-Heterogeneous Federated Learning [9.084674176224109]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データソースを持つ複数のクライアントが、データのプライバシを損なうことなく、共同で共有モデルをトレーニングすることを可能にする。 我々は、モデルの不均一性と非同期学習をサポートする完全分散pFLアルゴリズムであるFederated Peer-Adaptive Ensemble Learning (FedPAE)を紹介する。 提案手法では,ピアツーピアモデル共有機構とアンサンブル選択を用いて,局所情報とグローバル情報とのより洗練されたバランスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T22:47:19Z)
• Detached and Interactive Multimodal Learning [17.843121072628477]
  本稿では,モダリティにまたがる補完情報を学習するための新しいMMLフレームワークであるDI-MMLを紹介する。 各モダリティエンコーダを独立した学習目標で個別に訓練することで、競争に対処する。 音声・視覚・フロー画像・前面画像データを用いた実験は,提案手法の優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T15:38:58Z)
• Leveraging Foundation Models for Multi-modal Federated Learning with Incomplete Modality [41.79433449873368]
  我々は、事前学習完了(FedMVP)を用いた新しいマルチモーダル・コントラスト学習法、フェデレーション・マルチモーダル・コントラストVeトレーニングを提案する。 FedMVPは、大規模な事前トレーニングモデルを統合して、フェデレーショントレーニングを強化する。 実世界の2つの画像テキスト分類データセットよりも優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-16T19:18:06Z)
• Non-Federated Multi-Task Split Learning for Heterogeneous Sources [17.47679789733922]
  異種データソースのマルチタスク学習を効率的に行うための新しいアーキテクチャと方法論を提案する。 MTSLは,サーバとクライアントの学習率を調整することで,高速収束を実現することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T19:27:03Z)
• Balancing Similarity and Complementarity for Federated Learning [91.65503655796603]
  フェデレートラーニング(FL)は、モバイルとIoTシステムにおいてますます重要になっている。 FLの重要な課題の1つは、非i.d.データのような統計的不均一性を管理することである。 FL協調における類似性と相補性のバランスをとる新しいフレームワークである texttFedSaC を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T08:16:19Z)
• Personalizing Federated Learning with Over-the-Air Computations [84.8089761800994]
  フェデレートされたエッジ学習は、プライバシー保護の方法で無線ネットワークのエッジにインテリジェンスをデプロイする、有望な技術である。 このような設定の下で、複数のクライアントは、エッジサーバの調整の下でグローバルジェネリックモデルを協調的にトレーニングする。 本稿では,アナログオーバー・ザ・エア計算を用いて通信ボトルネックに対処する分散トレーニングパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-24T08:41:19Z)
• FedDM: Iterative Distribution Matching for Communication-Efficient Federated Learning [87.08902493524556]
  フェデレートラーニング(FL)は近年、学術や産業から注目を集めている。 我々は,複数の局所的代理関数からグローバルなトレーニング目標を構築するためのFedDMを提案する。 そこで本研究では,各クライアントにデータ集合を構築し,元のデータから得られた損失景観を局所的にマッチングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T04:55:18Z)
• Efficient Split-Mix Federated Learning for On-Demand and In-Situ Customization [107.72786199113183]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が生データを共有せずに学習をコラボレーションするための分散ラーニングフレームワークを提供する。 本稿では, モデルサイズとロバスト性をその場でカスタマイズできる, 不均一な参加者のための新しいスプリット・ミクス・FL戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T04:58:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。