Federated Domain Generalization: A Comprehensive Survey

Concepts de base

Federated Domain Generalization synergizes Federated Learning and Domain Generalization techniques to develop models capable of effectively generalizing across unseen distributions while maintaining data privacy.

Résumé

• Machine learning relies on identical training and testing distributions, but real-world scenarios differ.
• Federated Domain Generalization combines Federated Learning and Domain Generalization.
• Survey covers methodologies, datasets, applications, evaluations, benchmarks, and future research.
• Four categories: federated domain alignment, data manipulation, learning strategies, and aggregation optimization.
• Challenges include domain shifts and data privacy concerns.
• FDG aims to develop models that generalize well across diverse domains while preserving data privacy.
• FDG is crucial for applications like healthcare, finance, and autonomous vehicles.
• FDG addresses the issue of training models on data from multiple domains while ensuring robust and generalizable predictive functions.

Stats

Machine learning basiert auf der Annahme, dass Trainings- und Testverteilungen identisch sind.
FDG kombiniert das Lernen in Verbänden und die Generalisierung von Domänen.
Umfrage umfasst Methodologien, Datensätze, Anwendungen, Bewertungen, Benchmarks und zukünftige Forschung.

Citations

"Federated Domain Generalization synergizes Federated Learning and Domain Generalization techniques."
"FDG aims to develop models that generalize well across diverse domains while preserving data privacy."

Idées clés tirées de

Federated Domain Generalization

by Ying Li,Xing... à arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2306.01334.pdf

Questions plus approfondies

Wie kann FDG die Herausforderungen der Domänenschwankungen und des Datenschutzes bewältigen?

Federated Domain Generalization (FDG) kann die Herausforderungen der Domänenschwankungen und des Datenschutzes bewältigen, indem es verschiedene Domänen in einem verteilten Umfeld berücksichtigt und gleichzeitig die Privatsphäre der Daten wahrt. Durch die Kombination von Federated Learning und Domain Generalization ermöglicht FDG die Zusammenarbeit mehrerer Quelldomänen, um ein Modell zu entwickeln, das gut auf unbekannte Domänen generalisieren kann. Dies geschieht, während die Daten lokal und privat bleiben, was besonders wichtig ist, wenn sensible Daten aus verschiedenen Quellen verwendet werden. FDG zielt darauf ab, Modelle zu entwickeln, die über verschiedene Domänen hinweg robust und generalisierbar sind, selbst wenn die Datenverteilung zwischen den Domänen variiert. Durch die Ausrichtung der Domänen und die Harmonisierung ihrer Datenrepräsentationen kann FDG dazu beitragen, die Leistung von Modellen auf unbekannten Domänen zu verbessern und Domain Shifts zu minimieren.

Welche potenziellen Anwendungen könnten von FDG in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und autonomen Fahrzeugen profitieren?

FDG könnte in verschiedenen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und autonomen Fahrzeugen vielfältige Anwendungen haben, von denen die Sektoren profitieren könnten. Im Gesundheitswesen könnte FDG dazu beitragen, Modelle zu entwickeln, die über verschiedene medizinische Domänen hinweg generalisieren können, um personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und Krankheiten frühzeitig zu erkennen. Im Finanzbereich könnte FDG dazu beitragen, Betrug zu erkennen, Risikomanagement zu verbessern und präzise Finanzprognosen zu erstellen, indem es Modelle entwickelt, die über verschiedene Finanzdaten hinweg generalisieren können. Im Bereich autonomer Fahrzeuge könnte FDG dazu beitragen, robuste und generalisierbare Modelle zu entwickeln, die verschiedene Verkehrsszenarien bewältigen können und die Sicherheit und Effizienz autonomer Fahrzeuge verbessern.

Wie kann FDG dazu beitragen, Modelle zu entwickeln, die robust und generalisierbar sind, während die Datenprivatsphäre gewahrt bleibt?

FDG kann dazu beitragen, robuste und generalisierbare Modelle zu entwickeln, während die Datenprivatsphäre gewahrt bleibt, indem es eine dezentrale und kollaborative Lernumgebung schafft. Durch die Nutzung von Techniken wie Federated Learning und Domain Generalization ermöglicht FDG die Entwicklung von Modellen, die über verschiedene Domänen hinweg generalisieren können, ohne dass die Daten zentralisiert werden müssen. Dies gewährleistet, dass sensible Daten lokal bleiben und die Privatsphäre der Benutzer geschützt wird. FDG kann auch dazu beitragen, Datenschutzgesetze einzuhalten, indem es sicherstellt, dass Daten nicht übermäßig ausgetauscht werden und nur die notwendigen Informationen für das Training der Modelle verwendet werden. Durch die Ausrichtung der Domänen und die Entwicklung von Domain-invarianten Repräsentationen kann FDG die Modelle darauf trainieren, Muster zu erkennen, die über verschiedene Domänen hinweg konsistent sind, was zu robusten und generalisierbaren Modellen führt.