論文の概要: FedNS: Improving Federated Learning for collaborative image classification on mobile clients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07995v1
• Date: Wed, 20 Jan 2021 06:45:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 01:24:24.720573
• Title: FedNS: Improving Federated Learning for collaborative image classification on mobile clients
• Title（参考訳）: FedNS: モバイルクライアントにおける協調画像分類のためのフェデレーション学習の改善
• Authors: Yaoxin Zhuo, Baoxin Li
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、グローバルモデルを学ぶために疎結合のクライアントをサポートすることを目的としたパラダイムです。 本稿では、fl設定におけるサーバのグローバルモデル集約のためのフェデレーションノード選択(fedns)と呼ばれる新しい手法を提案する。 我々は、FedNSがFedAvgよりも一貫してパフォーマンスを向上させることができる複数のデータセットとネットワークからの実験で示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.980223900446997
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a paradigm that aims to support loosely connected clients in learning a global model collaboratively with the help of a centralized server. The most popular FL algorithm is Federated Averaging (FedAvg), which is based on taking weighted average of the client models, with the weights determined largely based on dataset sizes at the clients. In this paper, we propose a new approach, termed Federated Node Selection (FedNS), for the server's global model aggregation in the FL setting. FedNS filters and re-weights the clients' models at the node/kernel level, hence leading to a potentially better global model by fusing the best components of the clients. Using collaborative image classification as an example, we show with experiments from multiple datasets and networks that FedNS can consistently achieve improved performance over FedAvg.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、集中型サーバの助けを借りてグローバルモデルを学ぶ際に、疎結合なクライアントをサポートするためのパラダイムである。 最も一般的なFLアルゴリズムはFederated Averaging (FedAvg) であり、これはクライアントモデルの重み付け平均に基づいており、その重みはクライアントのデータセットサイズに基づいて決定される。 本稿では、fl設定におけるサーバのグローバルモデル集約のためのフェデレーションノード選択(fedns)と呼ばれる新しい手法を提案する。 fednは、クライアントのモデルをノード/カーネルレベルでフィルタリングし、再重み付けすることで、クライアントの最良のコンポーネントを融合することで、潜在的に優れたグローバルモデルを実現することができる。 協調画像分類を例として、FedNSがFedAvgよりも継続的に性能を向上できる複数のデータセットとネットワークの実験を示す。

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