SCOPE: 正交射影埋め込みを用いたセマンティック・コアセットによる連邦学習
arXiv cs.LG / 2026/3/16
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要点
- SCOPEは連邦学習のコアセットフレームワークで、異常をフィルタリングし、長尾分布の歪みを緩和するために冗長なデータを適応的に剪定します。
- 潜在空間の各データポイントを、表現スコア、多様性スコア、境界近接スコアを用いて評価し、特徴の信頼性、新規性、およびクラスの近接性を定量化します。
- 連邦サーバーとはスカラー指標のみを共有してグローバルなコンセンサスを構築し、通信効率の高い協調とノイズの局所フィルタリングの改善を可能にします。
- 実験結果は、アップリンク帯域幅を128倍から512倍削減し、ウォールクロック時間で7.72倍の加速を達成し、ローカルコアセット選択の際のFLOP数とVRAMのフットプリントを低減しつつ、グローバル精度を競争力のある水準で維持し、堅牢な収束を示します。
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