論文の概要: Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.08848v3
• Date: Wed, 26 Jan 2022 01:05:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 19:53:37.966197
• Title: Personalized Federated Learning with Moreau Envelopes
• Title（参考訳）: Moreau Envelopesを用いた個人化フェデレーション学習
• Authors: Canh T. Dinh, Nguyen H. Tran, Tuan Dung Nguyen
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、分散されたプライバシ保護機械学習技術である。 FLに関連する課題の1つは、クライアント間の統計的多様性である。 封筒正規化損失関数を用いたパーソナライズFL(FedFedMe)のアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.25105865597947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a decentralized and privacy-preserving machine learning technique in which a group of clients collaborate with a server to learn a global model without sharing clients' data. One challenge associated with FL is statistical diversity among clients, which restricts the global model from delivering good performance on each client's task. To address this, we propose an algorithm for personalized FL (pFedMe) using Moreau envelopes as clients' regularized loss functions, which help decouple personalized model optimization from the global model learning in a bi-level problem stylized for personalized FL. Theoretically, we show that pFedMe's convergence rate is state-of-the-art: achieving quadratic speedup for strongly convex and sublinear speedup of order 2/3 for smooth nonconvex objectives. Experimentally, we verify that pFedMe excels at empirical performance compared with the vanilla FedAvg and Per-FedAvg, a meta-learning based personalized FL algorithm.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、クライアントのグループとサーバが協力してクライアントのデータを共有することなくグローバルモデルを学ぶ、分散型でプライバシ保護の機械学習技術である。 flに関連する1つの課題は、クライアント間の統計的多様性であり、グローバルモデルが各クライアントのタスクに優れたパフォーマンスを提供するのを制限している。 そこで本研究では,モローエンベロープをクライアントの正規化損失関数として用いたパーソナライズFL(pFedMe)のアルゴリズムを提案する。 理論的には、pFedMeの収束速度が最先端であることを示し、滑らかな非凸目的に対して、強凸に対して2次スピードアップ、次数2/3のサブ線形スピードアップを達成する。 実験では,pfedmeが経験的性能に優れていることを検証し,メタラーニングに基づくパーソナライズflアルゴリズムであるper-fedavgと比較した。

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