Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Residual Learning

論文の概要: Federated Residual Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.12880v1
Date: Sat, 28 Mar 2020 19:55:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 23:27:49.186609
Title: Federated Residual Learning
Title（参考訳）: 連合残留学習
Authors: Alekh Agarwal, John Langford, Chen-Yu Wei
Abstract要約: クライアントはローカルモデルを個別に訓練し、サーバ側で共有するモデルと共同で予測を行う。この新しいフェデレートされた学習フレームワークを使用することで、統合トレーニングが提供するパフォーマンス上のメリットをすべて享受しながら、中央共有モデルの複雑さを最小限にすることができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 53.77128418049985
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We study a new form of federated learning where the clients train personalized local models and make predictions jointly with the server-side shared model. Using this new federated learning framework, the complexity of the central shared model can be minimized while still gaining all the performance benefits that joint training provides. Our framework is robust to data heterogeneity, addressing the slow convergence problem traditional federated learning methods face when the data is non-i.i.d. across clients. We test the theory empirically and find substantial performance gains over baselines.
Abstract（参考訳）: 我々は、クライアントがパーソナライズしたローカルモデルをトレーニングし、サーバサイド共有モデルと共同で予測を行う、新しい形式のフェデレーション学習について研究する。この新しい連合学習フレームワークを使用することで、中央の共有モデルの複雑さを最小化し、共同トレーニングが提供するすべてのパフォーマンス上のメリットを享受することができる。我々のフレームワークはデータの不均一性に対して堅牢であり、クライアント間でデータが非i.d.d.の場合、従来のフェデレーション学習手法が直面する緩やかな収束問題に対処する。この理論を実証的に検証し、ベースラインよりもかなりの性能向上を見出した。

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