論文の概要: HeteroFL: Computation and Communication Efficient Federated Learning for Heterogeneous Clients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01264v3
• Date: Tue, 14 Dec 2021 04:20:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-11 08:43:33.165431
• Title: HeteroFL: Computation and Communication Efficient Federated Learning for Heterogeneous Clients
• Title（参考訳）: HeteroFL:不均一クライアントのための計算とコミュニケーション効率の良いフェデレーション学習
• Authors: Enmao Diao, Jie Ding, Vahid Tarokh
• Abstract要約: 我々は,全く異なる計算能力と通信能力を備えた異種クライアントに対応するために,HeteroFLという新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。 我々の解は、様々な複雑さを持つ異種局所モデルの訓練を可能にする。 クライアントの能力に応じてデータを適応的に分散することは、計算と通信の効率が良いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.365530133003816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a method of training machine learning models on private data distributed over a large number of possibly heterogeneous clients such as mobile phones and IoT devices. In this work, we propose a new federated learning framework named HeteroFL to address heterogeneous clients equipped with very different computation and communication capabilities. Our solution can enable the training of heterogeneous local models with varying computation complexities and still produce a single global inference model. For the first time, our method challenges the underlying assumption of existing work that local models have to share the same architecture as the global model. We demonstrate several strategies to enhance FL training and conduct extensive empirical evaluations, including five computation complexity levels of three model architecture on three datasets. We show that adaptively distributing subnetworks according to clients' capabilities is both computation and communication efficient.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、携帯電話やIoTデバイスなど、多種多様なクライアント上に分散されたプライベートデータ上で、マシンラーニングモデルをトレーニングする方法である。 本研究では,全く異なる計算能力と通信能力を備えた異種クライアントに対応するために,HeteroFLという新しいフェデレーション学習フレームワークを提案する。 提案手法は,計算複雑性の異なる異種局所モデルのトレーニングを可能にし,単一の大域的推論モデルを生成する。 提案手法は,ローカルモデルがグローバルモデルと同じアーキテクチャを共有する必要がある,既存の作業の前提となる前提に初めて挑戦する。 FLトレーニングを強化し,3つのデータセット上での3つのモデルアーキテクチャの計算複雑性レベルを含む,広範な経験的評価を行うためのいくつかの戦略を実証する。 クライアントの能力に応じてサブネットワークを適応的に分散することは、計算と通信の効率が良いことを示す。

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