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Conceptos Básicos
능동 클라이언트가 완전한 모델을 구축하고 수동 클라이언트가 보조 역할을 하는 유연한 능동-수동 연합 학습 프레임워크를 제안한다. 이를 통해 예측적이지 않은 협업 문제를 해결할 수 있다.
Resumen
이 논문은 수직 분할된 다중 뷰 데이터를 통합하는 새로운 능동-수동 연합 학습 프레임워크를 제안한다. 기존의 수직 연합 학습 방법은 모델 학습과 추론 모두에서 모든 클라이언트의 협업을 요구하지만, 실제 상황에서 이는 예측할 수 없는 문제가 발생할 수 있다.
제안하는 APFed 프레임워크에서는 능동 클라이언트가 전체 모델을 구축하고 수동 클라이언트는 보조 역할을 한다. 능동 클라이언트는 모델 추론을 독립적으로 수행할 수 있어 예측할 수 없는 협업 문제를 해결할 수 있다.
구체적으로 APFed 프레임워크는 다음과 같은 3단계로 구성된다:
- 순전파: 능동 클라이언트가 데이터 표현을 생성하고 수동 클라이언트에게 전송한다. 수동 클라이언트는 이 표현을 자신의 데이터와 함께 사용하여 손실을 계산한다.
- 역전파: 수동 클라이언트는 데이터 표현에 대한 gradient를 계산하여 능동 클라이언트에게 전송한다. 능동 클라이언트는 이를 활용하여 모델 파라미터를 업데이트한다.
- 추론: 능동 클라이언트는 학습된 모델을 사용하여 독립적으로 추론을 수행할 수 있다.
이 논문은 또한 APFed 프레임워크를 기반으로 한 두 가지 분류 방법인 APFed-R과 APFed-C를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방법들이 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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arxiv.org
Active-Passive Federated Learning for Vertically Partitioned Multi-view Data
Estadísticas
수직 분할된 데이터는 서로 다른 조직에 의해 수집되어 중앙 집중화가 어려운 경우가 많다.
기존 수직 연합 학습 방법은 모델 학습과 추론 모두에서 모든 클라이언트의 협업을 요구하지만, 실제 상황에서 이는 예측할 수 없는 문제가 발생할 수 있다.
Citas
"수직 연합 학습은 수직으로 분할된 다중 뷰 데이터를 통합하고 프라이버시를 보존할 수 있는 자연스럽고 우아한 접근 방식이다."
"능동 클라이언트는 학습 작업의 개시자이자 완전한 모델을 구축할 책임이 있는 반면, 수동 클라이언트는 보조 역할만 수행한다."
Ideas clave extraídas de
by Jiyuan Liu, ... a las arxiv.org 09-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2409.04111.pdf
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