論文の概要: On the Convergence of Clustered Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06187v1
• Date: Sun, 13 Feb 2022 02:39:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:13:24.127722
• Title: On the Convergence of Clustered Federated Learning
• Title（参考訳）: クラスタ型連合学習の収束について
• Authors: Jie MA, Guodong Long, Tianyi Zhou, Jing Jiang, Chengqi Zhang
• Abstract要約: 統合学習システムでは、例えばモバイルデバイスや組織参加者といったクライアントは通常、個人の好みや行動パターンが異なる。 本稿では,クライアントグループと各クライアントを統一最適化フレームワークで活用する,新しい重み付きクライアントベースクラスタリングFLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.934295064030636
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In a federated learning system, the clients, e.g. mobile devices and organization participants, usually have different personal preferences or behavior patterns, namely Non-IID data problems across clients. Clustered federated learning is to group users into different clusters that the clients in the same group will share the same or similar behavior patterns that are to satisfy the IID data assumption for most traditional machine learning algorithms. Most of the existing clustering methods in FL treat every client equally that ignores the different importance contributions among clients. This paper proposes a novel weighted client-based clustered FL algorithm to leverage the client's group and each client in a unified optimization framework. Moreover, the paper proposes convergence analysis to the proposed clustered FL method. The experimental analysis has demonstrated the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: 統合学習システムでは、例えばモバイルデバイスや組織参加者といったクライアントは、通常、クライアント間での非IIDデータ問題など、個人の好みや行動パターンが異なる。 クラスタ化されたフェデレーション学習は、ユーザを異なるクラスタにグループ化し、同じグループのクライアントが、従来の機械学習アルゴリズムのIDデータ前提を満たす同じあるいは類似した行動パターンを共有することです。 flの既存のクラスタリング手法のほとんどは、クライアント間の異なる重要性の貢献を無視するすべてのクライアントを平等に扱う。 本稿では,クライアントグループと各クライアントを統一最適化フレームワークで活用する,新しい重み付きクライアントベースクラスタリングFLアルゴリズムを提案する。 さらに,提案するクラスタ型fl法への収束解析を提案する。 実験により,提案手法の有効性が実証された。

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