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

論文の概要: Adaptive Personalized Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.13461v3
Date: Fri, 6 Nov 2020 04:07:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-18 07:19:19.814053
Title: Adaptive Personalized Federated Learning
Title（参考訳）: 適応型個人化フェデレーション学習
Authors: Yuyang Deng, Mohammad Mahdi Kamani, Mehrdad Mahdavi
Abstract要約: フェデレーション学習アルゴリズムにおけるパーソナライゼーションの度合いの調査では、グローバルモデルの性能を最大化するだけで、ローカルモデルのパーソナライズ能力をトレーニングできることが示されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.80073507382737
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Investigation of the degree of personalization in federated learning algorithms has shown that only maximizing the performance of the global model will confine the capacity of the local models to personalize. In this paper, we advocate an adaptive personalized federated learning (APFL) algorithm, where each client will train their local models while contributing to the global model. We derive the generalization bound of mixture of local and global models, and find the optimal mixing parameter. We also propose a communication-efficient optimization method to collaboratively learn the personalized models and analyze its convergence in both smooth strongly convex and nonconvex settings. The extensive experiments demonstrate the effectiveness of our personalization schema, as well as the correctness of established generalization theories.
Abstract（参考訳）: フェデレーション学習アルゴリズムにおけるパーソナライズ度の調査により、グローバルモデルの性能を最大化すれば、ローカルモデルのパーソナライズ能力が限定されることが示された。本稿では、各クライアントがグローバルモデルに寄与しながらローカルモデルをトレーニングする、適応型パーソナライズされた連合学習(apfl)アルゴリズムを提唱する。局所モデルと大域モデルの混合の一般化境界を導出し,最適混合パラメータを求める。また,パーソナライズされたモデルを協調的に学習し,その収束を円滑な凸と非凸の両方で解析する通信効率の最適化手法を提案する。広範な実験により,パーソナライズスキーマの有効性,確立された一般化理論の正確性が実証された。

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