論文の概要: Neural Tangent Kernel Empowered Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03681v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 17:58:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 16:05:23.786566
• Title: Neural Tangent Kernel Empowered Federated Learning
• Title（参考訳）: 結合学習能力を有する神経接核
• Authors: Kai Yue, Richeng Jin, Ryan Pilgrim, Chau-Wai Wong, Dror Baron, Huaiyu Dai
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が生データを共有せずに機械学習問題を共同で解決する、プライバシー保護パラダイムである。 本稿では,ニューラルタンジェントカーネル(NTK)フレームワークを応用した新しいFLパラダイムを提案する。 提案手法は,通信ラウンドの回数を桁違いに減らしながら,同じ精度を実現できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.423391869982694
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a privacy-preserving paradigm where multiple participants jointly solve a machine learning problem without sharing raw data. Unlike traditional distributed learning, a unique characteristic of FL is statistical heterogeneity, namely, data distributions across participants are different from each other. Meanwhile, recent advances in the interpretation of neural networks have seen a wide use of neural tangent kernel (NTK) for convergence and generalization analyses. In this paper, we propose a novel FL paradigm empowered by the NTK framework. The proposed paradigm addresses the challenge of statistical heterogeneity by transmitting update data that are more expressive than those of the traditional FL paradigms. Specifically, sample-wise Jacobian matrices, rather than model weights/gradients, are uploaded by participants. The server then constructs an empirical kernel matrix to update a global model without explicitly performing gradient descent. We further develop a variant with improved communication efficiency and enhanced privacy. Numerical results show that the proposed paradigm can achieve the same accuracy while reducing the number of communication rounds by an order of magnitude compared to federated averaging.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が生データを共有せずに機械学習問題を共同で解決する、プライバシー保護パラダイムである。 従来の分散学習とは異なり、FLの特徴は統計的不均一性であり、参加者間でのデータ分布は異なる。 一方、ニューラルネットワークの解釈の最近の進歩は、収束解析と一般化解析にニューラルネットワークの接点核(ntk)を多用している。 本稿では,NTKフレームワークを利用した新しいFLパラダイムを提案する。 提案パラダイムは,従来のFLパラダイムよりも表現力の高い更新データを送信することで,統計的不均一性の課題に対処する。 具体的には、サンプルワイズジャコビアン行列は、モデル重み/勾配ではなく、参加者によってアップロードされる。 次にサーバは経験的なカーネルマトリックスを構築し、勾配降下を明示的に行わずにグローバルモデルを更新する。 通信効率の向上とプライバシーの向上を図った変種をさらに発展させる。 数値計算の結果,提案手法は,連合平均化よりも通信ラウンド数を桁違いに削減しつつ,同じ精度を達成できることがわかった。

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