論文の概要: Communication-Efficient Federated Learning with Accelerated Client Gradient

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03172v2
• Date: Mon, 1 Apr 2024 10:37:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 23:57:15.432513
• Title: Communication-Efficient Federated Learning with Accelerated Client Gradient
• Title（参考訳）: クライアントの高速化によるコミュニケーション効率のよいフェデレーション学習
• Authors: Geeho Kim, Jinkyu Kim, Bohyung Han,
• Abstract要約: フェデレーション学習は、クライアントデータセットの不均一な特徴のために、遅くて不安定な収束に悩まされることが多い。 本稿では,クライアント間の一貫性を改善し,サーバモデルの収束を容易にする,シンプルだが効果的なフェデレーション学習フレームワークを提案する。 我々は,アルゴリズムの理論的収束率を示し,精度と通信効率の点で顕著な性能向上を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.81082897703729
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning often suffers from slow and unstable convergence due to the heterogeneous characteristics of participating client datasets. Such a tendency is aggravated when the client participation ratio is low since the information collected from the clients has large variations. To address this challenge, we propose a simple but effective federated learning framework, which improves the consistency across clients and facilitates the convergence of the server model. This is achieved by making the server broadcast a global model with a lookahead gradient. This strategy enables the proposed approach to convey the projected global update information to participants effectively without additional client memory and extra communication costs. We also regularize local updates by aligning each client with the overshot global model to reduce bias and improve the stability of our algorithm. We provide the theoretical convergence rate of our algorithm and demonstrate remarkable performance gains in terms of accuracy and communication efficiency compared to the state-of-the-art methods, especially with low client participation rates. The source code is available at our project page.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、クライアントデータセットの不均一な特徴のために、遅くて不安定な収束に悩まされることが多い。 このような傾向は、クライアントから収集した情報が大きなバリエーションを持つため、クライアント参加比率が低い場合に増大する。 この課題に対処するために,クライアント間の一貫性を改善し,サーバモデルの収束を容易にする,シンプルで効果的なフェデレート学習フレームワークを提案する。 これはサーバがルックアヘッド勾配でグローバルモデルをブロードキャストすることによって実現される。 この戦略により、提案手法は、クライアントメモリの追加や通信コストの増大を伴わずに、提案したグローバルな更新情報を参加者に効果的に伝達することができる。 また、各クライアントをオーバーショットなグローバルモデルに合わせることで局所的な更新を規則化し、バイアスを低減し、アルゴリズムの安定性を向上させる。 我々は,提案アルゴリズムの理論的収束率を示し,特にクライアント参加率の低い手法と比較して,精度と通信効率の点で顕著な性能向上を示す。 ソースコードはプロジェクトのページで公開されています。

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