論文の概要: FedSPDnet: Geometry-Aware Federated Deep Learning with SPDnet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22494v1
• Date: Fri, 24 Apr 2026 12:20:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-27 15:36:26.449664
• Title: FedSPDnet: Geometry-Aware Federated Deep Learning with SPDnet
• Title（参考訳）: FedSPDnet: SPDnetによる深層学習の幾何学的認識
• Abstract要約: 本稿では,Stiefel制約パラメータを持つ対称正定値行列(SPD)上で動作するSPDnetモデルのための2つの連合学習フレームワークを提案する。 我々は,FedPDnetがF1スコアにおいてフェデレーションされたEEGnetより優れ,フェデレーションや部分参加に対する堅牢性が向上し,通信ラウンド当たりのパラメータが少なくなることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.927002750209295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce two federated learning frameworks for the classical SPDnet model operating on symmetric positive definite (SPD) matrices with Stiefel-constrained parameters. Unlike standard Euclidean averaging, which violates orthogonality, our approach preserves geometric structure through two efficient aggregation strategies: ProjAvg, projecting arithmetic means onto the Stiefel manifold, and RLAvg, approximating tangent-space averaging via retractions and liftings. Both methods are computationally efficient, independent of the optimizer, and enable scalable federated learning for signal processing applications whose features are SPD matrices. Simulations on EEG motor imagery benchmarks show that FedSPDnet outperforms federated EEGnet in F1 score and robustness to federation and partial participation, while using fewer parameters per communication round.
• Abstract（参考訳）: 我々は、Stiefel制約パラメータを持つ対称正定値行列(SPD)上で動作する古典的なSPDnetモデルのための2つの連合学習フレームワークを提案する。 直交性に反する標準的なユークリッド平均化とは異なり、我々の手法は2つの効率的な集約戦略により幾何構造を保存する: ProjAvg, 算術平均をスティーフェル多様体に射影する、RLAvg, 引き取りと持ち上げによる接空間平均化を近似する。 どちらの手法も計算効率が良く、オプティマイザとは独立であり、SPD行列を特徴とする信号処理アプリケーションに対してスケーラブルなフェデレート学習を可能にする。 EEGモーター画像ベンチマークのシミュレーションでは、FedSPDnetはF1スコアにおいてフェデレーションされたEEGnetよりも優れており、フェデレーションや部分参加に対する堅牢性は高いが、通信ラウンド当たりのパラメータは少ない。

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