論文の概要: Optimizing the Communication-Accuracy Trade-off in Federated Learning with Rate-Distortion Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02664v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 20:17:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 16:11:43.614663
• Title: Optimizing the Communication-Accuracy Trade-off in Federated Learning with Rate-Distortion Theory
• Title（参考訳）: 速度歪み理論を用いたフェデレーション学習における通信精度トレードオフの最適化
• Authors: Nicole Mitchell, Johannes Ball\'e, Zachary Charles, Jakub Kone\v{c}n\'y
• Abstract要約: 連合学習における重要なボトルネックは、クライアントデバイスから中央サーバにモデル更新を送信する際のネットワーク通信コストである。 本手法は,その経験的分布を考慮し,量子化された更新を適切な普遍コードで符号化する。 量子化は誤差をもたらすので、平均的な全勾配と歪みにおける所望のトレードオフを最適化することで量子化レベルを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5771347525430772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A significant bottleneck in federated learning is the network communication cost of sending model updates from client devices to the central server. We propose a method to reduce this cost. Our method encodes quantized updates with an appropriate universal code, taking into account their empirical distribution. Because quantization introduces error, we select quantization levels by optimizing for the desired trade-off in average total bitrate and gradient distortion. We demonstrate empirically that in spite of the non-i.i.d. nature of federated learning, the rate-distortion frontier is consistent across datasets, optimizers, clients and training rounds, and within each setting, distortion reliably predicts model performance. This allows for a remarkably simple compression scheme that is near-optimal in many use cases, and outperforms Top-K, DRIVE, 3LC and QSGD on the Stack Overflow next-word prediction benchmark.
• Abstract（参考訳）: 連合学習における重要なボトルネックは、クライアントデバイスから中央サーバにモデル更新を送信する際のネットワーク通信コストである。 我々はこのコストを削減する方法を提案する。 本手法は,その経験的分布を考慮し,量子化された更新を適切な普遍コードで符号化する。 量子化は誤りをもたらすため、平均ビットレートと勾配歪みで所望のトレードオフを最適化して量子化レベルを選択する。 フェデレート学習の非自由な性質にもかかわらず、速度歪みフロンティアはデータセット、オプティマイザ、クライアント、トレーニングラウンド間で一貫性があり、各設定内で歪みがモデル性能を確実に予測できることを示す。 これにより、多くのユースケースでほぼ最適であり、Stack Overflowの次のワード予測ベンチマークでTop-K、DRIVE、3LC、QSGDを上回る、驚くほど単純な圧縮スキームが実現される。

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