論文の概要: Towards Heterogeneous Clients with Elastic Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09433v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 12:30:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 16:08:55.882375
• Title: Towards Heterogeneous Clients with Elastic Federated Learning
• Title（参考訳）: エラスティックフェデレーションラーニングによる異種クライアントを目指して
• Authors: Zichen Ma, Yu Lu, Zihan Lu, Wenye Li, Jinfeng Yi, Shuguang Cui
• Abstract要約: フェデレーション学習では、エッジプロセッサやデータウェアハウスなどのデバイスやデータサイロ上で、データをローカルに保ちながら、マシンラーニングモデルをトレーニングする。 本稿では,不均一性に対処する非バイアスアルゴリズムであるElastic Federated Learning (EFL)を提案する。 上流と下流の両方の通信を圧縮する効率的かつ効率的なアルゴリズムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.2715985913761
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning involves training machine learning models over devices or data silos, such as edge processors or data warehouses, while keeping the data local. Training in heterogeneous and potentially massive networks introduces bias into the system, which is originated from the non-IID data and the low participation rate in reality. In this paper, we propose Elastic Federated Learning (EFL), an unbiased algorithm to tackle the heterogeneity in the system, which makes the most informative parameters less volatile during training, and utilizes the incomplete local updates. It is an efficient and effective algorithm that compresses both upstream and downstream communications. Theoretically, the algorithm has convergence guarantee when training on the non-IID data at the low participation rate. Empirical experiments corroborate the competitive performance of EFL framework on the robustness and the efficiency.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、データをローカルに保ちながら、エッジプロセッサやデータウェアハウスなど、デバイスやデータサイロ上でマシンラーニングモデルをトレーニングする。 不均一で潜在的に巨大なネットワークでのトレーニングは、非IIDデータと実際の参加率の低いことから、システムにバイアスをもたらす。 本稿では,システム内の不均質性に対処し,最も有益なパラメータを学習中に揮発性を低下させ,不完全局所更新を利用する弾力的フェデレーション学習(elastic federated learning, efl)を提案する。 上流と下流の両方の通信を圧縮する効率的かつ効率的なアルゴリズムである。 理論的には、このアルゴリズムは非IIDデータを低い参加率でトレーニングする際に収束を保証する。 実証実験は、EFLフレームワークの堅牢性と効率性に関する競争性能を裏付けるものである。

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