論文の概要: Towards Federated Learning on Time-Evolving Heterogeneous Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.13246v1
• Date: Sat, 25 Dec 2021 14:58:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-29 07:41:29.154096
• Title: Towards Federated Learning on Time-Evolving Heterogeneous Data
• Title（参考訳）: 時間進化的不均一データに関するフェデレーション学習に向けて
• Authors: Yongxin Guo, Tao Lin, Xiaoying Tang
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、エッジデバイス上でクライアントデータのローカリティを保証することによって、プライバシを保護する、新たな学習パラダイムである。 異種データの最適化に関する最近の研究にもかかわらず、実世界のシナリオにおける異種データの時間進化の影響は十分に研究されていない。 本稿では,FLの時間発展的不均一性を捉えるために,フレキシブルなフレームワークであるContinual Federated Learning (CFL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.080665001587281
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is an emerging learning paradigm that preserves privacy by ensuring client data locality on edge devices. The optimization of FL is challenging in practice due to the diversity and heterogeneity of the learning system. Despite recent research efforts on improving the optimization of heterogeneous data, the impact of time-evolving heterogeneous data in real-world scenarios, such as changing client data or intermittent clients joining or leaving during training, has not been well studied. In this work, we propose Continual Federated Learning (CFL), a flexible framework, to capture the time-evolving heterogeneity of FL. CFL covers complex and realistic scenarios -- which are challenging to evaluate in previous FL formulations -- by extracting the information of past local datasets and approximating the local objective functions. Theoretically, we demonstrate that CFL methods achieve a faster convergence rate than \fedavg in time-evolving scenarios, with the benefit being dependent on approximation quality. In a series of experiments, we show that the numerical findings match the convergence analysis, and CFL methods significantly outperform the other SOTA FL baselines.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、エッジデバイス上でクライアントデータのローカリティを保証することによって、プライバシを保護する、新たな学習パラダイムである。 flの最適化は、学習システムの多様性と多様性のため、実際に困難である。 ヘテロジニアスデータの最適化に関する最近の研究にもかかわらず、トレーニング中のクライアントデータの変更や断続的なクライアントの参加や離脱といった現実世界のシナリオにおいて、時間発展する異種データの影響はよく研究されていない。 本研究では,FLの時間的不均一性を捉えるために,フレキシブルなフレームワークであるContinual Federated Learning (CFL)を提案する。 cflは、過去のローカルデータセットの情報を抽出し、ローカル目的関数を近似することで、以前のfl定式化で評価するのが難しい、複雑で現実的なシナリオをカバーしている。 理論的には、CFL法は時間発展シナリオにおいて \fedavg よりも早く収束率を達成でき、その利点は近似品質に依存する。 一連の実験では,数値的な解析結果が収束解析と一致し,CFL法は他のSOTA FL法よりも有意に優れていた。

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