論文の概要: Exploiting Shared Representations for Personalized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07078v1
• Date: Sun, 14 Feb 2021 05:36:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:22:58.165412
• Title: Exploiting Shared Representations for Personalized Federated Learning
• Title（参考訳）: 個人化フェデレーション学習のための共有表現の探索
• Authors: Liam Collins, Hamed Hassani, Aryan Mokhtari, Sanjay Shakkottai
• Abstract要約: クライアント間で共有データ表現を学習するための新しいフェデレーション学習フレームワークとアルゴリズムを提案し、クライアントごとに独自のローカルヘッドを提供します。 提案アルゴリズムは, クライアント間の分散計算能力を利用して, 表現の更新毎に低次元の局所パラメータに対して, 多数の局所更新を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.7486362471543
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks have shown the ability to extract universal feature representations from data such as images and text that have been useful for a variety of learning tasks. However, the fruits of representation learning have yet to be fully-realized in federated settings. Although data in federated settings is often non-i.i.d. across clients, the success of centralized deep learning suggests that data often shares a global feature representation, while the statistical heterogeneity across clients or tasks is concentrated in the labels. Based on this intuition, we propose a novel federated learning framework and algorithm for learning a shared data representation across clients and unique local heads for each client. Our algorithm harnesses the distributed computational power across clients to perform many local-updates with respect to the low-dimensional local parameters for every update of the representation. We prove that this method obtains linear convergence to the ground-truth representation with near-optimal sample complexity in a linear setting, demonstrating that it can efficiently reduce the problem dimension for each client. Further, we provide extensive experimental results demonstrating the improvement of our method over alternative personalized federated learning approaches in heterogeneous settings.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、さまざまな学習タスクに有用な画像やテキストなどのデータから普遍的な特徴表現を抽出する能力を示しています。 しかし、表現学習の成果はまだフェデレーション設定で完全に実現されていない。 フェデレーション設定のデータはしばしば非i.i.dである。 クライアント間での集中型ディープラーニングの成功は、データがグローバルな特徴表現を共有することの多いことを示し、クライアントやタスク間の統計的不均一性はラベルに集中している。 この直観に基づいて,クライアント間の共有データ表現と,クライアント毎にユニークなローカルヘッドを学習するための,新しい連合学習フレームワークとアルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムは, クライアント間の分散計算能力を利用して, 表現の更新毎に低次元の局所パラメータに対して, 多数の局所更新を行う。 本手法は,クライアント毎の問題次元を効率的に削減できることを示すために,最適に近いサンプル複雑性を持つ接地表現への線形収束を線形設定で得ることを実証する。 さらに,異種環境下での個別化学習手法よりも,提案手法の改良を実証した広範な実験結果も提示する。

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