Federated Semi-supervised Learning with Dual Regulators: Addressing Data Imbalances

Conceptos Básicos

FedDure proposes a novel framework with dual regulators to address data imbalances in federated semi-supervised learning, outperforming existing methods.

Resumen

Abstract:

Federated learning is popular for decentralized data learning.
Federated semi-supervised learning (FSSL) addresses label scarcity.
FedDure framework with dual regulators improves model training.

Introduction:

FL empowers various applications without sharing private data.

Existing Methods:

FSSL methods struggle with data imbalances across clients.

Proposed Solution:

FedDure introduces dual regulators to adaptively update local models.

Optimization Process:

Bi-level optimization strategy optimizes the model with dual regulators.

Convergence Analysis:

Theoretical analysis shows the convergence guarantee of dual regulators.

Experiments:

FedDure outperforms existing methods across different datasets and settings.

Ablation Study:

Components analysis shows the effectiveness of dual regulators.

Impact Analysis:

FedDure demonstrates robustness against data imbalances and varying data settings.

Estadísticas

FedDure는 CIFAR-10 및 CINIC-10 데이터셋에서 기존 방법보다 11% 이상의 성능 향상을 보여줌.

Citas

"FedDure significantly outperforms existing methods across a wide range of settings."
"Existing FSSL methods perform even worse than training with only a small portion of labeled data."

Ideas clave extraídas de

Combating Data Imbalances in Federated Semi-supervised Learning with Dual Regulators

by Sikai Bai,Sh... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.05358.pdf

Consultas más profundas

어떻게 FedDure의 이중 규제자가 다른 기계 학습 작업에 적용될 수 있습니까?

FedDure의 이중 규제자는 다른 기계 학습 작업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류 작업에서 FedDure의 이중 규제자는 각 클라이언트의 데이터 분포를 고려하여 모델을 조정하는 방식으로 사용될 수 있습니다. 이를 통해 분산된 데이터에서 모델을 학습하고 중앙 서버에서 집계하는 방식인 페더레이션 학습에서 효율적인 성능 향상을 이끌어낼 수 있습니다. 또한, 자연어 처리나 음성 인식과 같은 다른 영역에서도 FedDure의 이중 규제자를 적용하여 분산된 데이터에서 모델을 개선하고 학습할 수 있습니다.

What are the potential limitations of FedDure in real-world applications

FedDure의 실제 응용 프로그램에서의 잠재적인 제한 사항은 다음과 같습니다:

데이터 불균형: FedDure는 데이터 불균형 문제에 대해 강력한 대응을 보이지만, 실제 응용 프로그램에서는 데이터가 불균형하거나 불완전할 수 있습니다. 이러한 경우에는 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
계산 비용: FedDure는 이중 규제자를 사용하여 모델을 최적화하는 복잡한 프로세스를 수행합니다. 이는 추가적인 계산 비용을 초래할 수 있으며, 실제 시스템에서 이를 관리하는 데 어려움을 줄 수 있습니다.
보안 문제: 페더레이션 학습에서는 클라이언트 간에 데이터를 공유하고 모델을 집계하는 과정에서 보안 문제가 발생할 수 있습니다. FedDure가 클라이언트 간의 데이터 보안을 어떻게 보장하는지가 중요한 고려 사항이 될 수 있습니다.

How can the concept of dual regulators in FedDure inspire new approaches in machine learning research

FedDure의 이중 규제자 개념은 기계 학습 연구에서 새로운 접근 방식을 영감을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 다른 학습 작업에 적용할 때 클라이언트의 데이터 분포를 고려하여 모델을 조정하는 이중 규제자의 개념은 효율적인 모델 학습을 위한 새로운 방향을 제시할 수 있습니다. 또한, 이러한 이중 규제자를 사용하여 데이터 불균형 문제를 해결하는 방법은 다양한 기계 학습 작업에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 이러한 연구는 분산된 데이터에서 모델을 효율적으로 학습하고 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.