Geri Dön

Prototip öğrenme temelli federe öğrenme

Prototype learning based federated learning

PDF İndir

  1. Tez No: 929648
  2. Yazar: ALPEREN YILDIRIM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İNCİ MELİHA BAYTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Heterojen veriler, federated learning (dağıtık öğrenme) konusunda çeşitli zorluklar oluşturur ve bu durumda her bir istemci için özelleştirilmiş yerel çözümler gereklidir. Böyle senaryolarda, her istemcideki yerel sınıflandırıcılar tarafından özelleştirilmiş bir küresel özellik temsili oluşturmak, bu zorluğun üstesinden gelmek için uygulanabilir yaklaşımlardan biridir. Bununla birlikte, birkaç istemci üzerinde birleştirme stratejisi ile elde edilen küresel bilgiyi içermek, yerel modeller arasında önemli sapmalar olduğunda istemci modellerinin genelleştirme yeteneğini sınırlayabilir. Bu çalışma, federated prototype learning (dağıtık prototip öğrenme) yapısında küresel ve yerel prototipleri hizalamak için bir dikkat stratejisi önermektedir. Önerilen çerçeve, dikkat ağırlıklarının istemciye özgün olarak hesaplandığı prototipleri birleştirir. Bu nedenle, önerilen yaklaşım, yerel özellikleri kapsayan küresel bir temsil oluşturmayı hedefler ve aynı zamanda potansiyel veri gizliliği ihlallerine karşı artan bir savunmasızlık oluşturmaz. Buna ek olarak, yerel model eg ̆itimi, istemciye özgün bir şekilde çıkarılan küresel bilgiden faydalanabilir.Önerilen çerçeveye, çeşitli heterojen veri senaryolarında iyi bilinen kıyaslama veri setleriyle değerlendirilmiştir. Yapılan kapsamlı deneyler, güncel yöntemlere kıyasla önemli performans artışları rapor etmektedir.

Özet (Çeviri)

Heterogeneous data pose various challenges in personalized federated learning frameworks, where customized local solutions are required for each client. In such scenarios, customizing a global feature representation by local classifiers in each client is one of the approaches to tackling the challenge. Nevertheless, incorporating the global information often obtained by some aggregation strategy over several clients might restrict the generalization capability of the client models when there are substantial drifts between the local models. This thesis proposes an attention strategy for aligning global and local prototypes in the federated prototype learning setup. The proposed framework aggregates the weighted prototypes where the attention weights are computed client-specific. Thus, prototypes for each client are aggregated based on prototype similarities with the other clients. In addition, the local model training is regularized with the discrepancy between the global and local prototypes to align local and global information without sacrificing personalization. The proposed framework is evaluated with well-known benchmark datasets in various heterogeneous data scenarios. The experiments report significant performance gains compared to the state-of-the-art.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    791535

    Biyomimikri ve tersine mühendislik temelli STEM etkinliklerinin tasarlanması kimya derslerinde uygulanması ve etkililiğinin değerlendirilmesi

    Designing biomimicry and reverse engineering based STEM activities, implementation in chemistry lessons and evaluation of their effectiveness

    DİLER DİLAVER TÜRE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve ÖğretimMarmara Üniversitesi

    Ortaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FİLİZ KABAPINAR

  2. Tez No

    481581

    Fostering spatial abilities of seventh graders through augmented reality environment in mathematics education: A design study

    Matematik eğitiminde artırılmış gerçeklik ortamları ile yedinci sınıf öğrencilerinin uzamsal zekalarının gelişimi: Bir tasarım tabanlı araştırma

    BİLAL ÖZÇAKIR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERDİNÇ ÇAKIROĞLU

  3. Tez No

    831031

    Prototype based low-dimensional kernels for interpretable classification

    Yorumlanabilir sınıflandırma için prototip temelli eşleme fonksiyonları

    GÜRHAN CEYLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALUK YAPICIOĞLU

  4. Tez No

    116451

    Use of passive network mapping to enhance network intrusion detection

    Ağ temelli saldırı tespitini etkinleştirmek için pasif ağ haritalaması kullanımı

    BURAK DAYIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ATTİLA ÖZGİT

  5. Tez No

    775042

    Ortaokul öğrencileri için tasarım temelli fen eğitimi uygulamaları: Sivas örneği

    Design-based science education applications for secondary school students

    FATMA YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Eğitim ve ÖğretimAkdeniz Üniversitesi

    Matematik ve Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESME HACIEMİNOĞLU

Geri Dön