Que signifie "Biais d'étiquette"?
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Le label-skew se produit quand différents groupes d'utilisateurs, ou clients, ont des ensembles de données qui ne représentent pas toutes les catégories de manière égale. Par exemple, dans un groupe de clients travaillant ensemble sur un projet, un client peut avoir plein d'images de chats alors qu'un autre a surtout des images de chiens. Ce partage inégal des données peut rendre difficile l'apprentissage efficace du système global.
Impact du label-skew
Quand les données ne sont pas équilibrées, ça peut poser des problèmes lors de l'entraînement des modèles. Le modèle peut mal fonctionner parce qu'il a vu trop d'exemples d'une catégorie et très peu d'une autre. Ça peut ralentir le processus d'apprentissage et affecter les résultats finaux.
Solutions au label-skew
Pour résoudre le label-skew, on peut utiliser certaines techniques. Une méthode consiste à créer de nouvelles images à partir des existantes pour combler les lacunes. Ça peut impliquer de mixer des images ensemble ou d'ajouter des images artificielles qui ressemblent à des vraies. En faisant ça, tous les clients peuvent avoir une vue plus équilibrée des différentes catégories, ce qui aide le système à mieux apprendre.
Conclusion
S'attaquer au label-skew est important pour améliorer la performance des modèles dans un cadre fédéré. En équilibrant les données entre les clients, on peut améliorer le processus d'apprentissage et obtenir de meilleurs résultats.