FEDSTRUCT: Federated Decoupled Learning over Interconnected Graphs

Główne pojęcia

FEDSTRUCT introduces a novel framework for federated learning on interconnected graphs, decoupling node and structure features to ensure privacy and achieve outstanding performance in semi-supervised scenarios.

Streszczenie

1. Introduction

• Real-world data often structured as graphs.
• Graph Neural Networks (GNNs) successful in various domains.
• Challenge of federated learning on distributed graph data.

2. Related Work

• Various approaches for subgraph federated learning.
• Limitations of standard GNNs in capturing graph structure.

3. Preliminaries

• Graph notation and GNN basics.
• Decoupled graph convolutional networks to address over-smoothing.

4. System Model

• Scenario with global graph distributed among clients.
• Node embeddings and federated learning formulation.

5. FEDSTRUCT-A: Subgraph FL with Knowledge of the Global Graph

• Utilizing structure features with global graph knowledge.
• Task-dependent node structure feature vectors with HOP2VEC.

6. FEDSTRUCT-B: Subgraph FL with no Knowledge of the Global Graph

• Generating structure features locally without global knowledge.
• Decoupled GCN for local NSE generation.

7. Evaluation

• Performance comparison with FL GNN and FEDSAGE+.
• Results on various datasets and partitioning methods.

8. Concluding Remarks

• Privacy, semi-supervised learning, heterophily, and robustness of FEDSTRUCT.

Statystyki

FEDSTRUCT eliminates the need for sharing node features among clients.
FEDSTRUCT achieves outstanding performance in semi-supervised scenarios.
FEDSTRUCT outperforms FEDSAGE+ in heavily heterophilic datasets.

Cytaty

"FEDSTRUCT introduces a novel framework for federated learning on interconnected graphs."
"Decoupling node and structure features ensures privacy and improves performance."

Kluczowe wnioski z

FedStruct

by Java... o arxiv.org 03-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.19163.pdf

Głębsze pytania

질문 1

FEDSTRUCT은 민감한 정보를 덜 공유하면서 개인 정보 보호를 어떻게 보장합니까?

답변 1

FEDSTRUCT는 민감한 노드 기능이나 임베딩을 공유하지 않고도 데이터 개인 정보를 보호합니다. 기존의 서브그래프 FL 프레임워크와는 달리, FEDSTRUCT는 이러한 필요성을 제거하여 덜 민감한 정보를 공유합니다. 이를 위해 FEDSTRUCT는 노드 및 구조적 특성을 분리하여 명시적으로 깊은 구조적 종속성을 활용합니다. 이는 노드 특성이 민감할 때 실제 정보를 공유하지 않고도 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다.

질문 2

FEDSTRUCT의 성능이 심하게 이터로필릭 데이터셋에서 어떤 영향을 미치나요?

답변 2

FEDSTRUCT는 심하게 이터로필릭 데이터셋에서 우수한 성능을 보여줍니다. 특히, FEDSAGE+와 비교했을 때 이러한 설정에서 뚜렷한 성능 향상을 보입니다. 이는 FEDSTRUCT가 이러한 어려운 시나리오에서 뛰어난 성과를 거두며 FEDSAGE+를 크게 앞서나감을 의미합니다. 이는 데이터셋의 특성에 따라 FEDSTRUCT가 얼마나 효과적인지를 보여줍니다.

질문 3

노드와 구조적 특성을 분리하는 개념은 다른 기계 학습 시나리오에서 어떻게 적용될 수 있습니까?

답변 3

노드와 구조적 특성을 분리하는 개념은 다른 기계 학습 시나리오에서도 유용하게 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 처리에서 특징 추출과 분류를 분리하여 더 효율적인 모델을 구축할 수 있습니다. 또한 자연어 처리에서 문장 구조와 단어 특성을 분리하여 텍스트 분류나 기계 번역과 같은 작업에 적용할 수 있습니다. 이러한 방식으로 노드와 구조적 특성을 분리함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.