論文の概要: On the Impact of Device and Behavioral Heterogeneity in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07500v1
• Date: Mon, 15 Feb 2021 12:04:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-16 15:13:29.451399
• Title: On the Impact of Device and Behavioral Heterogeneity in Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習におけるデバイスと行動不均一性の影響について
• Authors: Ahmed M. Abdelmoniem and Chen-Yu Ho and Pantelis Papageorgiou and Muhammad Bilal and Marco Canini
• Abstract要約: フェデレーション学習(fl)は、非信頼エンティティが所有する分散プライベートデータセット上での協調学習のための一般的なパラダイムになりつつある。 本稿では,多くの異種データセット,デバイス,ネットワーク上でのトレーニングを行う課題について述べる。 5つのFLベンチマークで1.5Kのユニークな構成にまたがる経験的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.038980064083677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is becoming a popular paradigm for collaborative learning over distributed, private datasets owned by non-trusting entities. FL has seen successful deployment in production environments, and it has been adopted in services such as virtual keyboards, auto-completion, item recommendation, and several IoT applications. However, FL comes with the challenge of performing training over largely heterogeneous datasets, devices, and networks that are out of the control of the centralized FL server. Motivated by this inherent setting, we make a first step towards characterizing the impact of device and behavioral heterogeneity on the trained model. We conduct an extensive empirical study spanning close to 1.5K unique configurations on five popular FL benchmarks. Our analysis shows that these sources of heterogeneity have a major impact on both model performance and fairness, thus sheds light on the importance of considering heterogeneity in FL system design.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)は、非信頼エンティティが所有する分散プライベートデータセット上での協調学習のための一般的なパラダイムになりつつある。 FLは実運用環境での展開に成功しており、仮想キーボード、自動補完、アイテムレコメンデーション、いくつかのIoTアプリケーションなどのサービスで採用されています。 しかし、FL は集中型 FL サーバーの制御外にある、主に不均一なデータセット、デバイス、ネットワーク上でトレーニングを実行するという課題に直面しています。 この固有の設定に動機づけられて、我々は訓練されたモデルに対するデバイスおよび行動不均一性の影響を特徴付けるための第一歩を踏み出します。 5つのFLベンチマークで1.5Kのユニークな構成にまたがる広範な実証的研究を行った。 これらの不均質性源はモデル性能と公平性の両方に大きく影響し、FLシステム設計における不均質性を考慮することの重要性に光を当てている。

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