論文の概要: Adaptive Client Sampling in Federated Learning via Online Learning with Bandit Feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14332v1
• Date: Tue, 28 Dec 2021 23:50:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 23:59:13.539878
• Title: Adaptive Client Sampling in Federated Learning via Online Learning with Bandit Feedback
• Title（参考訳）: バンディットフィードバックを用いたオンライン学習による連合学習における適応的クライアントサンプリング
• Authors: Boxin Zhao, Ziqi Liu, Chaochao Chen, Mladen Kolar, Zhiqiang Zhang, and Jun Zhou
• Abstract要約: クライアントサンプリングは、トレーニングアルゴリズムの収束速度において重要な役割を果たす。 本稿では,FLにおけるクライアントサンプリング問題を理解するためのオンライン学習フレームワークを提案する。 勾配推定のばらつきを最小限に抑えるためにオンラインミラーDescentアルゴリズムを適用することにより,新しい適応型クライアントサンプリングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.11814170250964
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In federated learning (FL) problems, client sampling plays a key role in the convergence speed of training algorithm. However, while being an important problem in FL, client sampling is lack of study. In this paper, we propose an online learning with bandit feedback framework to understand the client sampling problem in FL. By adapting an Online Stochastic Mirror Descent algorithm to minimize the variance of gradient estimation, we propose a new adaptive client sampling algorithm. Besides, we use online ensemble method and doubling trick to automatically choose the tuning parameters in the algorithm. Theoretically, we show dynamic regret bound with comparator as the theoretically optimal sampling sequence; we also include the total variation of this sequence in our upper bound, which is a natural measure of the intrinsic difficulty of the problem. To the best of our knowledge, these theoretical contributions are novel to existing literature. Moreover, by implementing both synthetic and real data experiments, we show empirical evidence of the advantages of our proposed algorithms over widely-used uniform sampling and also other online learning based sampling strategies in previous studies. We also examine its robustness to the choice of tuning parameters. Finally, we discuss its possible extension to sampling without replacement and personalized FL objective. While the original goal is to solve client sampling problem, this work has more general applications on stochastic gradient descent and stochastic coordinate descent methods.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)問題において、クライアントサンプリングは、学習アルゴリズムの収束速度において重要な役割を果たす。 しかし、FLにおいて重要な問題であるが、クライアントサンプリングは研究の欠如である。 本稿では,flにおけるクライアントサンプリング問題を理解するために,バンディットフィードバックフレームワークを用いたオンライン学習を提案する。 オンライン確率ミラー降下アルゴリズムを用いて勾配推定の分散を最小化することにより,新しい適応クライアントサンプリングアルゴリズムを提案する。 さらに,オンラインアンサンブル法と2倍の手法を用いて,アルゴリズムのチューニングパラメータを自動的に選択する。 理論的には、コンパレータに束縛された動的後悔を理論的に最適なサンプリングシーケンスとして示し、この問題の本質的な難しさの自然な尺度である上界におけるこの配列の総変動も含んでいる。 私たちの知る限りでは、これらの理論的な貢献は既存の文献に新しいものである。 さらに, 合成データと実データの両方を実装することで, 従来研究では, 広く使用されている一様サンプリングや, オンライン学習に基づくサンプリング戦略よりも, 提案アルゴリズムの利点を実証的に示す。 また、チューニングパラメータの選択に対するロバスト性についても検討する。 最後に,代替やパーソナライズされたflの目的に代えて,サンプリングへの拡張の可能性について論じる。 当初の目標は、クライアントサンプリング問題を解決することにあるが、この研究はより一般的な確率勾配降下法や確率座標降下法に応用されている。

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