論文の概要: Emerging Trends in Federated Learning: From Model Fusion to Federated X Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12920v3
• Date: Mon, 27 Nov 2023 12:18:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 18:14:20.620168
• Title: Emerging Trends in Federated Learning: From Model Fusion to Federated X Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習の新たな潮流:モデル融合からフェデレーションX学習へ
• Authors: Shaoxiong Ji and Yue Tan and Teemu Saravirta and Zhiqin Yang and Lauri Vasankari and Shirui Pan and Guodong Long and Anwar Walid
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データ収集とモデルトレーニングを、マルチパーティの計算とモデルアグリゲーションを通じて分離する新しいパラダイムである。 我々は、他の学習アルゴリズムとともに、フェデレーション学習の焦点を絞った調査を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.48927399399135
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning is a new learning paradigm that decouples data collection and model training via multi-party computation and model aggregation. As a flexible learning setting, federated learning has the potential to integrate with other learning frameworks. We conduct a focused survey of federated learning in conjunction with other learning algorithms. Specifically, we explore various learning algorithms to improve the vanilla federated averaging algorithm and review model fusion methods such as adaptive aggregation, regularization, clustered methods, and Bayesian methods. Following the emerging trends, we also discuss federated learning in the intersection with other learning paradigms, termed federated X learning, where X includes multitask learning, meta-learning, transfer learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. This survey reviews the state of the art, challenges, and future directions.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning)は,マルチパーティ計算とモデル集約を通じてデータ収集とモデルトレーニングを分離する,新たな学習パラダイムである。 柔軟な学習環境として、連合学習は他の学習フレームワークと統合する可能性がある。 我々は、他の学習アルゴリズムとともに、フェデレーション学習を集中的に調査する。 具体的には,バニラフェデレーション平均化アルゴリズムの改良と適応アグリゲーション,正規化,クラスタ化法,ベイズ法などのモデル融合手法の見直しについて検討する。 また,近年のトレンドに続き,他の学習パラダイムと交差するフェデレーション学習,いわゆるフェデレーション学習,メタラーニング,トランスファーラーニング,教師なし学習,強化学習についても議論している。 本調査は,芸術の現状,課題,今後の方向性を概観する。

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