Core Concepts
新しい集約ルールと自動重み付けスキームによるFDAの効果的な改善方法を提案する。
Abstract
FDAは、ソースクライアントとサーバーが協力してターゲットクライアントのパフォーマンスを向上させる設定であり、FedGPとFedDAが目標のパフォーマンスを大幅に向上させることが示されています。
実験結果では、自動重み付け方法とFedGPが他のベースラインを常に凌駕し、特に大きなシフトの場合に優れた性能を発揮しています。
プロジェクションおよびフィルタリングの有効性が示され、特にシフトが大きい場合に15%以上の性能向上が見られました。
β値の変化に対するFedDAとFedGPの影響も検証され、一般的にFedGPが優れた結果を出しています。
Stats
本研究では、ColoredMNISTデータセットで90%、VLCSデータセットで80%、TerraIncognitaデータセットで90%の正解率を達成しました。
Quotes
"Our auto-weighted methods consistently outperform others in all cases, and some of their accuracies approach or surpass the corresponding upper bound (Oracle)."
"The proposed FedGP method, along with the auto-weighted scheme, significantly improves target performances and outperforms various baselines."