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。
関連論文リスト
- Federated cINN Clustering for Accurate Clustered Federated Learning [33.72494731516968]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保存する分散機械学習に対する革新的なアプローチである。
本稿では,クライアントを複数のグループに頑健にクラスタリングするFederated cINN Clustering Algorithm (FCCA)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-04T10:47:52Z) - Federated Two Stage Decoupling With Adaptive Personalization Layers [5.69361786082969]
フェデレーション学習は、プライバシ制約を維持しながら分散学習を可能にする能力によって、大きな注目を集めている。
本質的には、学習の劣化と収束速度の低下を経験する。
等質なクライアントを同じ群にクラスタリングするという概念を採用することは自然であり、各群内のモデル重みのみを集約することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-30T07:46:32Z) - Provably Personalized and Robust Federated Learning [47.50663360022456]
類似したクライアントのクラスタを識別し、パーソナライズされたモデルパークラスタを訓練する簡単なアルゴリズムを提案する。
アルゴリズムの収束率は、クライアントの真の基盤となるクラスタリングを知っていれば得られるものと一致します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T09:37:39Z) - Stochastic Clustered Federated Learning [21.811496586350653]
本稿では,一般の非IID問題に対する新しいクラスタ化フェデレーション学習手法であるStoCFLを提案する。
詳細は、StoCFLは、任意の割合のクライアント参加と新しく加入したクライアントをサポートする柔軟なCFLフレームワークを実装しています。
その結果,StoCFLはクラスタ数の不明な場合でも,有望なクラスタ結果が得られることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T01:39:16Z) - Beyond ADMM: A Unified Client-variance-reduced Adaptive Federated
Learning Framework [82.36466358313025]
我々はFedVRAと呼ばれる原始二重FLアルゴリズムを提案し、このアルゴリズムはグローバルモデルの分散還元レベルとバイアスを適応的に制御することができる。
半教師付き画像分類タスクに基づく実験は,既存の手法よりもFedVRAの方が優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-03T03:27:51Z) - Fed-CBS: A Heterogeneity-Aware Client Sampling Mechanism for Federated
Learning via Class-Imbalance Reduction [76.26710990597498]
本研究では,ランダムに選択したクライアントからのグループデータのクラス不均衡が,性能の大幅な低下につながることを示す。
我々のキーとなる観測に基づいて、我々は効率的なクライアントサンプリング機構、すなわちフェデレートクラスバランスサンプリング(Fed-CBS)を設計する。
特に、クラス不均衡の尺度を提案し、その後、同型暗号化を用いてプライバシー保護方式でこの尺度を導出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-30T05:42:56Z) - Efficient Distribution Similarity Identification in Clustered Federated
Learning via Principal Angles Between Client Data Subspaces [59.33965805898736]
クラスタ学習は、クライアントをクラスタにグループ化することで、有望な結果をもたらすことが示されている。
既存のFLアルゴリズムは基本的に、クライアントを同様のディストリビューションでグループ化しようとしている。
以前のFLアルゴリズムは、訓練中に間接的に類似性を試みていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T17:37:54Z) - FLIS: Clustered Federated Learning via Inference Similarity for Non-IID
Data Distribution [7.924081556869144]
本稿では,クライアント集団をクラスタにグループ化し,共同でトレーニング可能なデータ配信を行う新しいアルゴリズムFLISを提案する。
CIFAR-100/10, SVHN, FMNISTデータセット上の最先端ベンチマークに対するFLISの利点を示す実験結果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-20T22:10:48Z) - Straggler-Resilient Personalized Federated Learning [55.54344312542944]
フェデレーション学習は、プライバシと通信の制限を尊重しながら、クライアントの大規模なネットワークに分散されたサンプルからのトレーニングモデルを可能にする。
これら2つのハードルを同時に処理する理論的なスピードアップを保証する新しいアルゴリズム手法を開発した。
提案手法は,すべてのクライアントのデータを用いてグローバルな共通表現を見つけ,各クライアントに対してパーソナライズされたソリューションにつながるパラメータの集合を学習するために,表現学習理論からのアイデアに依存している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-05T01:14:46Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。