論文の概要: FedSmart: An Auto Updating Federated Learning Optimization Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07455v1
• Date: Wed, 16 Sep 2020 03:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 23:26:45.025823
• Title: FedSmart: An Auto Updating Federated Learning Optimization Mechanism
• Title（参考訳）: FedSmart: 自動更新型フェデレーション学習最適化メカニズム
• Authors: Anxun He, Jianzong Wang, Zhangcheng Huang and Jing Xiao
• Abstract要約: フェデレーション学習は、データのプライバシ保護に重要な貢献をしている。 データ共有戦略や事前トレーニングのような、非IIDデータに対するモデルの堅牢性を保証する既存の方法は、プライバシリークにつながる可能性がある。 本稿では、最適化のための性能に基づくパラメータ戻り手法を導入し、フェデレートSmartと呼ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.842595615337565
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning has made an important contribution to data privacy-preserving. Many previous works are based on the assumption that the data are independently identically distributed (IID). As a result, the model performance on non-identically independently distributed (non-IID) data is beyond expectation, which is the concrete situation. Some existing methods of ensuring the model robustness on non-IID data, like the data-sharing strategy or pretraining, may lead to privacy leaking. In addition, there exist some participants who try to poison the model with low-quality data. In this paper, a performance-based parameter return method for optimization is introduced, we term it FederatedSmart (FedSmart). It optimizes different model for each client through sharing global gradients, and it extracts the data from each client as a local validation set, and the accuracy that model achieves in round t determines the weights of the next round. The experiment results show that FedSmart enables the participants to allocate a greater weight to the ones with similar data distribution.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、データのプライバシ保存に重要な貢献をした。 多くの先行研究は、データが独立に分散(IID)されているという仮定に基づいている。 その結果,非ID独立分散(非IID)データのモデル性能は,具体的な状況である期待を超えている。 データ共有戦略や事前トレーニングなど、非iidデータのモデルロバスト性を保証する既存の方法が、プライバシリークにつながる可能性がある。 さらに、低品質のデータでモデルに毒を盛ろうとする参加者もいます。 本稿では,FedSmart(FedSmart)と呼ぶ,最適化のための性能に基づくパラメータ戻り手法を提案する。 グローバルな勾配を共有することでクライアント毎に異なるモデルを最適化し、各クライアントからローカルな検証セットとしてデータを抽出し、ラウンドtでモデルが達成する精度が次のラウンドの重みを決定する。 実験の結果,feedsmartでは,同様のデータ分布を持つ参加者に対して,より重みを割り当てることができることがわかった。

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