FedPLVM: Addressing Cross-Domain Variance in Federated Prototype Learning with Heterogeneous Data Domains

Core Concepts

Dual-level prototype clustering and α-sparsity loss mitigate cross-domain variance in Federated Prototype Learning.

Abstract

Abstract: FL enables collaborative ML without data sharing. FedPL addresses heterogeneous data domains using prototypes. Introduction: FL faces challenges due to non-IID datasets. Existing methods focus on label skew, not domain heterogeneity. Proposed Method (FedPLVM): Dual-level prototype clustering captures variance information. α-sparsity loss enhances inter-class similarity and reduces intra-class similarity. Experiments: Evaluated on Digit-5, Office-10, and DomainNet datasets. Outperformed existing approaches in accuracy across domains. Ablation Study: Impact of dual-level prototype generation and temperature τ analyzed. α-sparsity prototype loss significantly improves performance.

Stats

複数の研究による改善が示されています。 データセットでの提案手法の優越性が示されています。

Quotes

Key Insights Distilled From

Taming Cross-Domain Representation Variance in Federated Prototype Learning with Heterogeneous Data Domains

by Lei Wang,Jie... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09048.pdf

Deeper Inquiries

他のデータドメインにおける公平性向上を考慮した方法はありますか？

この研究では、FedPLVMという手法が提案されています。この手法は、異なるデータドメイン間での学習課題に対処するために、双方向プロトタイプ生成とαスパース性プロトタイプ損失を組み合わせています。具体的には、各クライアントごとに複数の局所クラスタリングされたプロトタイプを生成し、これらをサーバーでグローバルクラスタリングして通信効率を改善します。さらに、αスパース性プロトタイプ損失は特徴空間内の距離を最適化し、「ハード」なドメインでも「容易」なドメインと同等の学習成果をもたらすよう設計されています。

反論

一部からは、FedPLVMが通信コストや個人情報保護への影響が大きい可能性が指摘されています。特に局所クラスタリングされた多数のプロトタイプがサーバーからクライアントへ送信される際に生じる通信負荷や個別特徴量漏洩への懸念が挙げられています。

この研究と関連性のある別の質問

プロトタイピカル学習手法（Prototype Learning）はどのような利点や制約がありますか？ Federated Learning（FL）フレームワークで非IIDデータセットから得られる課題とその解決策は何ですか？