連邦学習におけるパーソナライゼーション手法の実証分析

Centrala begrepp

連邦学習におけるパーソナライゼーション手法は、個人ユーザーのニーズに合わせてモデルをカスタマイズすることで、プライバシーを保護しつつ優れたパフォーマンスを実現する。

Sammanfattning

本論文は、連邦学習におけるパーソナライゼーション手法の実証分析を行っている。

• 10種類のパーソナライゼーション手法を、様々なデータセットとデータ分割で評価した。
• パーソナライゼーション手法は、メモリオーバーヘッドとモデル精度のトレードオフを示す。
• パーソナライゼーション手法のうち、ローカルアグリゲーションを利用するものが最も高速な収束を示した。一方、fine-tuningや多目的学習を用いる手法は、データ異質性や潜在的な敵対的攻撃に対する限界がある。
• 通信効率がパーソナライゼーション連邦学習のスケーラビリティに重要な役割を果たすことが示された。

Statistik

連邦学習では、クライアントのデータ分布が非IIDであるため、従来の機械学習アルゴリズムでは十分な性能が得られない可能性がある。
パーソナライゼーション連邦学習は、個人ユーザーのニーズに合わせてモデルをカスタマイズすることで、この課題に対処する。

Citat

"パーソナライゼーション連邦学習(pFL)は、個人ユーザーのニーズに合わせてモデルをカスタマイズすることで、プライバシーを保護しつつ優れたパフォーマンスを実現する。"
"連邦学習アプリケーションでは一般的に、デバイス間で非IIDかつ不均衡なデータが利用可能であり、連邦学習で訓練された単一のグローバルモデルでは良好なパフォーマンスを確保することが困難である。"

Viktiga insikter från

Personalized Federated Learning Techniques: Empirical Analysis

by Azal Ahmad K... på arxiv.org 09-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.06805.pdf

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