toplogo
로그인

FedLoGe: Joint Local and Generic Federated Learning under Long-Tailed Data


핵심 개념
Federated Local and Generic Model Training in Fed-LT (FedLoGe) enhances both local and generic model performance through representation learning and classifier alignment within a neural collapse framework.
초록
Abstract: FedLoGe addresses the imbalance issue in Fed-LT by enhancing both local and generic model performance. Utilizes representation learning and classifier alignment within a neural collapse framework. Introduction: Federated learning enables collaborative model training without exposing local data. Fed-LT focuses on global long-tailed data distribution and heterogeneous local distributions. Proposed Method: SSE-C enhances representation learning by pruning noisy features and enhancing dominant features. GLA-FR aligns global and local classifiers based on class cardinalities. Experiments: FedLoGe outperforms state-of-the-art methods on CIFAR-10/100-LT, ImageNet-LT, and iNaturalist. Demonstrates superior performance in both global and personalized models.
통계
"Extensive experimental results on CIFAR-10/100-LT, ImageNet-LT, and iNaturalist demonstrate the advantage of our method over state-of-the-art pFL and Fed-LT approaches."
인용구
"Our investigation reveals the feasibility of employing a shared backbone as a foundational framework for capturing overarching global trends." "Building upon this discovery, we establish the Static Sparse Equiangular Tight Frame Classifier (SSE-C), inspired by neural collapse principles that naturally prune extraneous noisy features and foster the acquisition of potent data representations."

핵심 통찰 요약

by Zikai Xiao,Z... 게시일 arxiv.org 03-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2401.08977.pdf
FedLoGe

더 깊은 질문

질문 1

신경 붕괴 개념을 다른 기계 학습 응용 프로그램에서 어떻게 더 활용할 수 있을까요? 신경 붕괴는 모델 훈련의 마지막 단계에서 나타나는 일련의 현상으로, 이를 다른 기계 학습 응용 프로그램에 적용할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 첫째, 신경 붕괴를 활용하여 모델의 효율성을 향상시키는 방법을 연구할 수 있습니다. 예를 들어, 모델의 특정 레이어를 조정하거나 훈련 방법을 변경하여 신경 붕괴를 최소화하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 신경 붕괴를 활용하여 모델의 해석 가능성을 개선하는 방법을 연구할 수 있습니다. 모델이 어떻게 예측을 내리는지 이해하기 쉽게 만들기 위해 신경 붕괴를 분석하고 해석하는 방법을 개발할 수 있습니다.

질문 2

실제 시나리오에서 FedLoGe를 구현할 때 발생할 수 있는 잠재적인 도전 과제는 무엇일까요? FedLoGe를 실제 시나리오에 적용할 때 발생할 수 있는 도전 과제 중 하나는 데이터 보안과 개인 정보 보호 문제입니다. Federated Learning은 분산된 클라이언트 간에 모델을 공유하므로 데이터의 개인 정보가 노출될 수 있습니다. 따라서 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 보장하는 것이 중요합니다. 또한, 클라이언트 간의 통신 및 모델 집계 과정에서 발생할 수 있는 지연 문제와 통신 대역폭 문제도 고려해야 합니다. 더불어, 클라이언트의 데이터가 불균형하거나 다양한 분포를 가질 때 모델의 성능을 유지하고 개선하는 것도 도전적일 수 있습니다.

질문 3

이 연구 결과가 연합 학습 기술의 미래 발전에 어떻게 영향을 미칠 수 있을까요? 이 연구 결과는 연합 학습 기술의 미래 발전에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, FedLoGe의 성능 향상은 연합 학습 모델의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 도움이 될 것입니다. 개인화된 모델과 전역 모델의 효율적인 훈련을 통해 다양한 데이터 분포에서도 뛰어난 성능을 달성할 수 있습니다. 또한, 이 연구 결과는 데이터 불균형 및 다양성 문제를 해결하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다. 이를 통해 실제 산업 및 응용 분야에서 연합 학습 기술의 채택과 확대가 더욱 촉진될 수 있습니다.
0
visual_icon
generate_icon
translate_icon
scholar_search_icon
star