論文の概要: Rate Region for Indirect Multiterminal Source Coding in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.08696v2
• Date: Tue, 26 Jan 2021 13:24:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-21 08:02:12.566460
• Title: Rate Region for Indirect Multiterminal Source Coding in Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーションラーニングにおける間接的マルチ端末源符号化のレート領域
• Authors: Naifu Zhang, Meixia Tao and Jia Wang
• Abstract要約: 多数のエッジデバイスは、ローカルモデルの各ラウンドでアップデートをエッジに送信します。 既存の作品は、異なるエッジによって送信される情報の焦点を活用しない。 本稿では,間接多端音源符号化 fl のレート領域について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.574683687858126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the main focus in federated learning (FL) is the communication efficiency since a large number of participating edge devices send their updates to the edge server at each round of the model training. Existing works reconstruct each model update from edge devices and implicitly assume that the local model updates are independent over edge device. In FL, however, the model update is an indirect multi-terminal source coding problem where each edge device cannot observe directly the source that is to be reconstructed at the decoder, but is rather provided only with a noisy version. The existing works do not leverage the redundancy in the information transmitted by different edges. This paper studies the rate region for the indirect multiterminal source coding problem in FL. The goal is to obtain the minimum achievable rate at a particular upper bound of gradient variance. We obtain the rate region for multiple edge devices in general case and derive an explicit formula of the sum-rate distortion function in the special case where gradient are identical over edge device and dimension. Finally, we analysis communication efficiency of convex Mini-batched SGD and non-convex Minibatched SGD based on the sum-rate distortion function, respectively.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning, fl)では,多数のエッジデバイスがモデルトレーニングの各ラウンドのエッジサーバに更新を送信するため,通信効率が重視される。 既存の作業は、エッジデバイスから各モデルの更新を再構築し、ローカルモデルの更新がエッジデバイス上で独立していることを暗黙的に仮定する。 しかしflでは、モデル更新は間接的なマルチターミナルソース符号化問題であり、各エッジデバイスはデコーダで再構成されるソースを直接観察することはできないが、ノイズの多いバージョンのみを提供する。 既存の作品は異なるエッジによって送信される情報の冗長性を利用しない。 本稿では,FLにおける間接的マルチ端末ソース符号化問題に対するレート領域について検討する。 目標は、勾配分散の特定の上限における最小到達率を得ることである。 一般の場合において複数のエッジデバイスに対するレート領域を求め、エッジデバイスとディメンジョンの勾配が同一である特別な場合において、サムレート歪み関数の明示的な公式を導出する。 最後に, コンベックスミニバッチsgdと非コンベックスミニバッチsgdの通信効率を, 合計レート歪関数に基づいて解析する。

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