FedUAF: 不確実性を考慮した融合と信頼性誘導アグリゲーションによるマルチモーダル連邦感情分析
arXiv cs.LG / 2026/3/17
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要点
- FedUAFは、不足モダリティ、非 IID データ、そして信頼性の低いクライアント更新を、不確実性を考慮した融合と信頼性誘導アグリゲーションを通じて解決する統一的なマルチモーダル連邦学習フレームワークを提示します。
- 本手法は、ローカルトレーニング中にモダリティレベルの不確実性を明示的にモデリングすることで、モダリティが不完全またはノイズを含む場合の頑健性を向上させます。
- サーバー側の信頼性誘導型アグリゲーション戦略は、信頼性の低いクライアントのウェイトを低減させ、既存のフェデレーテッドベースラインよりもグローバルな性能を改善します。
- CMU-MOSIおよびCMU-MOSEIでの実験結果は、FedUAFがさまざまな欠損モダリティパターンと非 IID 設定において最先端ベースラインを上回り、ノイズのあるクライアントに対しても頑健性を示すことを示しています。
- 実務的なデータの異質性とクライアントの信頼性に対処することで、FedUAFは現実世界のマルチモーダル連邦学習アプリケーションを前進させます。
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