論文の概要: Flower: A Friendly Federated Learning Research Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.14390v5
• Date: Sat, 5 Mar 2022 20:30:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-06 01:25:18.687868
• Title: Flower: A Friendly Federated Learning Research Framework
• Title（参考訳）: Flower: フレンドリーなフェデレーションによる学習研究フレームワーク
• Authors: Daniel J. Beutel, Taner Topal, Akhil Mathur, Xinchi Qiu, Javier Fernandez-Marques, Yan Gao, Lorenzo Sani, Kwing Hei Li, Titouan Parcollet, Pedro Porto Buarque de Gusm\~ao, Nicholas D. Lane
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスが共同で共有予測モデルを学ぶための有望なテクニックとして登場した。 Flower - 大規模なFL実験を行うための新しい設備を提供することで、既存のプラットフォームと差別化を図った包括的なFLフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.54638343801354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a promising technique for edge devices to collaboratively learn a shared prediction model, while keeping their training data on the device, thereby decoupling the ability to do machine learning from the need to store the data in the cloud. However, FL is difficult to implement realistically, both in terms of scale and systems heterogeneity. Although there are a number of research frameworks available to simulate FL algorithms, they do not support the study of scalable FL workloads on heterogeneous edge devices. In this paper, we present Flower -- a comprehensive FL framework that distinguishes itself from existing platforms by offering new facilities to execute large-scale FL experiments and consider richly heterogeneous FL device scenarios. Our experiments show Flower can perform FL experiments up to 15M in client size using only a pair of high-end GPUs. Researchers can then seamlessly migrate experiments to real devices to examine other parts of the design space. We believe Flower provides the community with a critical new tool for FL study and development.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning, fl)は、エッジデバイスが共有予測モデルを共同学習する有望なテクニックとして出現し、トレーニングデータをデバイス上に保持することで、データをクラウドに格納する必要から機械学習を行う能力を分離する。 しかし、flはスケールとシステムの不均一性の両方の観点から現実的な実装は困難である。 FLアルゴリズムをシミュレートする多くの研究フレームワークがあるが、それらは異種エッジデバイス上でのスケーラブルなFLワークロードの研究をサポートしない。 本稿では,大規模 fl 実験を行うための新たな設備を提供し,多種多様な fl デバイスシナリオを検討することにより,既存のプラットフォームと自らを区別する包括的 fl フレームワークである flower を提案する。 実験の結果,Flowerは1組のハイエンドGPUで最大15MのクライアントサイズでFL実験を行うことができた。 研究者は実験を実際のデバイスにシームレスに移行して、デザインスペースの他の部分を調べることができる。 FlowerはFL研究と開発のための重要な新しいツールをコミュニティに提供すると信じています。

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