論文の概要: FL_PyTorch: optimization research simulator for federated learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.03099v1
- Date: Mon, 7 Feb 2022 12:18:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-08 22:44:30.702461
- Title: FL_PyTorch: optimization research simulator for federated learning
- Title（参考訳）: FL_PyTorch:連邦学習のための最適化研究シミュレータ
- Authors: Konstantin Burlachenko, Samuel Horv\'ath, Peter Richt\'arik
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスが共同で機械学習モデルを学ぶための有望なテクニックとして登場した。
FL_PyTorchはpythonで書かれたオープンソースのソフトウェアスイートで、最も人気のあるDeep Learning (DL)フレームワークであるPyTorchの上に構築されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6114012813668934
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a promising technique for edge devices
to collaboratively learn a shared machine learning model while keeping training
data locally on the device, thereby removing the need to store and access the
full data in the cloud. However, FL is difficult to implement, test and deploy
in practice considering heterogeneity in common edge device settings, making it
fundamentally hard for researchers to efficiently prototype and test their
optimization algorithms. In this work, our aim is to alleviate this problem by
introducing FL_PyTorch : a suite of open-source software written in python that
builds on top of one the most popular research Deep Learning (DL) framework
PyTorch. We built FL_PyTorch as a research simulator for FL to enable fast
development, prototyping and experimenting with new and existing FL
optimization algorithms. Our system supports abstractions that provide
researchers with a sufficient level of flexibility to experiment with existing
and novel approaches to advance the state-of-the-art. Furthermore, FL_PyTorch
is a simple to use console system, allows to run several clients simultaneously
using local CPUs or GPU(s), and even remote compute devices without the need
for any distributed implementation provided by the user. FL_PyTorch also offers
a Graphical User Interface. For new methods, researchers only provide the
centralized implementation of their algorithm. To showcase the possibilities
and usefulness of our system, we experiment with several well-known
state-of-the-art FL algorithms and a few of the most common FL datasets.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning, fl)は、エッジデバイスがデバイス上でトレーニングデータをローカルに保持しながら、共有機械学習モデルを共同学習する有望なテクニックとして登場し、クラウド内の全データを格納し、アクセスする必要がなくなった。
しかしながら、共通エッジデバイス設定における異種性を考慮した実装、テスト、デプロイは困難であり、研究者が効率的に最適化アルゴリズムをプロトタイプし、テストすることは基本的に困難である。
本研究の目的は,ディープラーニング(DL)フレームワークであるPyTorchをベースとした,pythonで記述されたオープンソースのソフトウェアスイートであるFL_PyTorchを導入することで,この問題を軽減することにある。
FLの高速な開発,プロトタイピング,実験を行うための研究シミュレータとしてFL_PyTorchを開発した。
本システムでは,既存の新しい手法を試すための柔軟性を研究者に提供する抽象化を支援する。
さらにFL_PyTorchは単純なコンソールシステムであり、ローカルCPUやGPUを使って複数のクライアントを同時に実行したり、ユーザが提供する分散実装を必要とせずにリモートコンピューティングデバイスでも実行できる。
fl_pytorchはグラフィカルユーザインタフェースも提供する。
新しい手法では、研究者はアルゴリズムの集中的な実装のみを提供する。
本システムの可能性と有用性を示すために,いくつかの最先端flアルゴリズムと最も一般的なflデータセットを実験した。
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