ФедФиксер: алгоритм машинного обучения с двойной модельной структурой для смягчения влияния гетерогенных шумных меток в федеративном обучении
В современном мире, где данные распределены по различным местоположениям, а конфиденциальность играет важную роль, федеративное обучение (ФО) стало революционным решением. Оно позволяет нескольким сторонам совместно обучать модели машинного обучения, не раскрывая свои данные, обеспечивая сохранение конфиденциальной информации на локальных устройствах.
Проблемы в федеративном обучении
Значительная проблема возникает, когда метки данных, предоставленные человеческими аннотаторами, являются несовершенными, что приводит к гетерогенным распределениям шумных меток данных среди различных сторон, участвующих в процессе федеративного обучения. Эта проблема может серьезно подрывать производительность моделей ФО, затрудняя их способность эффективно обобщать и делать точные прогнозы.
Введение ФедФиксера
Для решения этой проблемы исследовательская группа предложила ФедФиксер – инновационный алгоритм, использующий двойную модельную структуру, состоящую из глобальной модели и персонализированной модели. Глобальная модель получает выгоду от агрегированных обновлений от клиентов, в то время как персонализированная модель специально разработана для адаптации к уникальным характеристикам данных каждого клиента, включая клиентоориентированные выборки и шумные шаблоны меток.
Ключевые методы регуляризации
ФедФиксер включает два ключевых метода регуляризации для борьбы с потенциальным переобучением двойных моделей. Регуляризатор уверенности изменяет традиционную функцию потерь перекрестной энтропии, чтобы поощрять уверенные прогнозы и уменьшить влияние шумных меток данных. Регуляризатор расстояния ограничивает различие между персонализированной и глобальной моделями, предотвращая переобучение на локальных шумных данных из-за ограниченного размера выборки.
Практические применения
Эффективность ФедФиксера была широко подтверждена через эксперименты на эталонных наборах данных, демонстрируя его потенциал для реальных приложений, таких как в области здравоохранения, где точные и надежные прогнозы критичны.
AI-решения для вашей компании
Если вы хотите развивать свою компанию с помощью искусственного интеллекта, оставаться конкурентоспособным и использовать ФедФиксер для смягчения влияния гетерогенных шумных меток в федеративном обучении. Определите возможности автоматизации, определите KPI, выберите AI-решение и постепенно внедряйте его, чтобы эффективно использовать искусственный интеллект.
Практическое AI-решение: AI Sales Bot
Рассмотрите AI Sales Bot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействиями на всех этапах путешествия клиента.
Для консультаций по управлению KPI AI свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Для непрерывных идей по использованию AI, оставайтесь на связи в нашем Telegram-канале или Twitter.
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
FedFixer: A Machine Learning Algorithm with the Dual Model Structure to Mitigate the Impact of Heterogeneous Noisy Label Samples in Federated Learning
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
