論文の概要: FedCM: Federated Learning with Client-level Momentum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10874v1
- Date: Mon, 21 Jun 2021 06:16:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-22 15:23:25.727716
- Title: FedCM: Federated Learning with Client-level Momentum
- Title（参考訳）: FedCM: クライアントレベルのモメンタムによるフェデレーション学習
- Authors: Jing Xu, Sen Wang, Liwei Wang, Andrew Chi-Chih Yao
- Abstract要約: FedCM(Federated Averaging with Client-level Momentum)は、実世界のフェデレーション学習アプリケーションにおける部分的参加とクライアントの不均一性の問題に対処するために提案される。
FedCMは、以前の通信ラウンドにおけるグローバルな勾配情報を集約し、モーメントのような用語でクライアントの勾配降下を修正し、バイアスを効果的に補正し、局所的なSGDの安定性を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.722626360599065
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Learning is a distributed machine learning approach which enables
model training without data sharing. In this paper, we propose a new federated
learning algorithm, Federated Averaging with Client-level Momentum (FedCM), to
tackle problems of partial participation and client heterogeneity in real-world
federated learning applications. FedCM aggregates global gradient information
in previous communication rounds and modifies client gradient descent with a
momentum-like term, which can effectively correct the bias and improve the
stability of local SGD. We provide theoretical analysis to highlight the
benefits of FedCM. We also perform extensive empirical studies and demonstrate
that FedCM achieves superior performance in various tasks and is robust to
different levels of client numbers, participation rate and client
heterogeneity.
- Abstract（参考訳）: Federated Learningは、データ共有なしでモデルトレーニングを可能にする分散機械学習アプローチである。
本稿では,実世界のフェデレーション学習アプリケーションにおいて,部分的参加とクライアントの不均一性の問題に取り組むために,クライアントレベルモメンタム(fedcm)を用いたフェデレーション平均化手法を提案する。
FedCMは、以前の通信ラウンドにおけるグローバルな勾配情報を集約し、モーメントのような用語でクライアントの勾配降下を修正し、バイアスを効果的に補正し、局所的なSGDの安定性を向上させる。
fedcmの利点を強調するために理論的分析を行う。
また,feedcmが様々なタスクにおいて優れた性能を達成し,クライアント数,参加率,クライアントの不均一性といったさまざまなレベルに対して堅牢であることを実証した。
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