DFDG: Улучшение одноразового федеративного обучения с помощью двойных генераторов без данных для улучшения производительности модели и снижения перекрытия данных
Описание метода DFDG
Метод DFDG использует двойные генераторы, обученные адверсариально, для улучшения одноразового федеративного обучения. Этот подход исследует более широкое пространство обучения, минимизируя перекрытие результатов между генераторами. Генераторы оцениваются по точности, передаваемости и разнообразию, обеспечивая эффективное представление локальных распределений данных. Вводится функция потерь на основе кросс-дивергенции для снижения перекрытия результатов генераторов, максимизируя охват пространства обучения. Методология сосредотачивается на создании синтетических данных, имитирующих локальные наборы данных без прямого доступа, решая проблемы конфиденциальности данных и улучшая производительность глобальной модели в гетерогенных клиентских сценариях.
Эксперименты и результаты
Эксперименты проводились на различных наборах данных для классификации изображений, сравнивая метод DFDG с передовыми базовыми методами, такими как FedAvg, FedFTG и DENSE. Результаты подтверждают превосходство DFDG в одноразовом федеративном обучении в различных сценариях гетерогенности данных и моделей. Метод показал улучшение точности по сравнению с DFAD на 7,74% для FMNIST, 3,97% для CIFAR-10, 2,01% для SVHN и 2,59% для CINIC-10. Эффективность DFDG также подтверждена на сложных задачах, таких как CIFAR-100, Tiny-ImageNet и FOOD101 с разным количеством клиентов N. Используя глобальную точность тестирования (G.acc) в качестве основной метрики, эксперименты, повторенные трижды, подтверждают способность DFDG улучшать производительность одноразового федеративного обучения в гетерогенных средах.
Заключение
DFDG представляет собой новый метод одноразового федеративного обучения без данных, использующий двойные генераторы для исследования более широкого пространства обучения для локальных моделей. Метод работает в адверсариальной среде с обучением двойных генераторов и этапами дистилляции двойных моделей. Он акцентирует внимание на точности генераторов, передаваемости и разнообразии, вводя функцию потерь на основе кросс-дивергенции для минимизации перекрытия результатов генераторов. Фаза дистилляции двойных моделей использует синтетические данные от обученных генераторов для обновления глобальной модели. Обширные эксперименты на различных задачах классификации изображений демонстрируют превосходство DFDG над передовыми базовыми методами, подтверждая значительное увеличение точности. DFDG эффективно решает проблемы конфиденциальности данных и коммуникаций, улучшая производительность модели через инновационное обучение генераторов и методы дистилляции.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему ML SubReddit.
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИИ: ‘SAM 2 для видео: Как настроить на ваши данные’ (Ср, 25 сентября, 4:00 – 4:45 EST)
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте DFDG: Enhancing One-Shot Federated Learning with Data-Free Dual Generators for Improved Model Performance and Reduced Data Overlap.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
