論文の概要: Federated Reconstruction: Partially Local Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03448v1
• Date: Fri, 5 Feb 2021 23:33:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 15:23:58.385380
• Title: Federated Reconstruction: Partially Local Federated Learning
• Title（参考訳）: Federated Reconstruction: 部分的局所的フェデレーション学習
• Authors: Karan Singhal, Hakim Sidahmed, Zachary Garrett, Shanshan Wu, Keith Rush, Sushant Prakash
• Abstract要約: フェデレート・レコンストラクション(Federated Reコンストラクション)は,大規模なトレーニングや推論に適した部分局所的なフェデレーション・ラーニングのための,最初のモデルに依存しないフレームワークである。 我々は、協調フィルタリングと次の単語予測のための既存のアプローチに対して、その性能を実証的に実証した。 モバイルキーボードアプリケーションにおけるフェデレートされた協調フィルタリングのために,このアプローチを大規模に展開する成功例について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.41216624715087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Personalization methods in federated learning aim to balance the benefits of federated and local training for data availability, communication cost, and robustness to client heterogeneity. Approaches that require clients to communicate all model parameters can be undesirable due to privacy and communication constraints. Other approaches require always-available or stateful clients, impractical in large-scale cross-device settings. We introduce Federated Reconstruction, the first model-agnostic framework for partially local federated learning suitable for training and inference at scale. We motivate the framework via a connection to model-agnostic meta learning, empirically demonstrate its performance over existing approaches for collaborative filtering and next word prediction, and release an open-source library for evaluating approaches in this setting. We also describe the successful deployment of this approach at scale for federated collaborative filtering in a mobile keyboard application.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習におけるパーソナライズ手法は,データの可用性,通信コスト,クライアントの不均一性に対する堅牢性といった,フェデレーションとローカルトレーニングのメリットをバランスさせることを目的としている。 クライアントがすべてのモデルパラメータを通信する必要があるアプローチは、プライバシーと通信の制約のために望ましくない。 他のアプローチでは、大規模なクロスデバイス設定では実用的でない、常時利用可能またはステートフルなクライアントが必要です。 Federated Reconstructionは、トレーニングや大規模推論に適した、部分的にローカルなフェデレーション学習のための最初のモデル非依存フレームワークです。 モデルに依存しないメタ学習への接続を通じてフレームワークを動機付け、既存のフィルタリングと次の単語予測のアプローチに対するパフォーマンスを実証的に実証し、この設定におけるアプローチを評価するためのオープンソースライブラリをリリースする。 また,このアプローチを大規模に展開して,モバイルキーボードアプリケーションにおける協調協調フィルタリングを実現する手法について述べる。

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