論文の概要: Wyner-Ziv Gradient Compression for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.08277v1
• Date: Tue, 16 Nov 2021 07:55:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-18 01:22:29.052194
• Title: Wyner-Ziv Gradient Compression for Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習のためのWyner-Zivグラディエント圧縮
• Authors: Kai Liang, Huiru Zhong, Haoning Chen, and Youlong Wu
• Abstract要約: グラディエント圧縮は, 圧縮勾配を伝送することで通信負荷を低減する効果的な方法である。 本稿では、歴史的勾配を用いて勾配を圧縮するフェデレート学習のための実用的な勾配圧縮手法を提案する。 また、実際のデータセットに勾配量子化法を実装し、提案手法の性能は従来の手法よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.619828919345114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Due to limited communication resources at the client and a massive number of model parameters, large-scale distributed learning tasks suffer from communication bottleneck. Gradient compression is an effective method to reduce communication load by transmitting compressed gradients. Motivated by the fact that in the scenario of stochastic gradients descent, gradients between adjacent rounds may have a high correlation since they wish to learn the same model, this paper proposes a practical gradient compression scheme for federated learning, which uses historical gradients to compress gradients and is based on Wyner-Ziv coding but without any probabilistic assumption. We also implement our gradient quantization method on the real dataset, and the performance of our method is better than the previous schemes.
• Abstract（参考訳）: クライアントでの限られた通信リソースと大量のモデルパラメータのため、大規模分散学習タスクは通信ボトルネックに悩まされる。 グラディエント圧縮は, 圧縮勾配を伝送することで通信負荷を低減する効果的な方法である。 確率勾配降下のシナリオにおいて、隣接するラウンド間の勾配は、同じモデルを学習したいと願うことから高い相関関係を持つ可能性があるという事実により、本研究では、歴史的勾配を用いて勾配を圧縮するフェデレート学習のための実用的な勾配圧縮スキームを提案する。 また,本手法の勾配量子化手法を実データ上に実装し,従来の手法よりも性能が向上した。

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