Fugu-MT 論文翻訳(概要): Distributed randomized Kaczmarz for the adversarial workers

論文の概要: Distributed randomized Kaczmarz for the adversarial workers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.00095v1
Date: Mon, 28 Feb 2022 21:10:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-02 15:35:52.127293
Title: Distributed randomized Kaczmarz for the adversarial workers
Title（参考訳）: 逆作業者に対する分散ランダム化カッツマルツ
Authors: Xia Li, Longxiu Huang, Deanna Needell
Abstract要約: 最小二乗問題に対して逆耐性の反復的アプローチを提案する。提案手法の効率性は, 敵の存在下でのシミュレーションで示される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.372713404289264
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Developing large-scale distributed methods that are robust to the presence of adversarial or corrupted workers is an important part of making such methods practical for real-world problems. Here, we propose an iterative approach that is adversary-tolerant for least-squares problems. The algorithm utilizes simple statistics to guarantee convergence and is capable of learning the adversarial distributions. Additionally, the efficiency of the proposed method is shown in simulations in the presence of adversaries. The results demonstrate the great capability of such methods to tolerate different levels of adversary rates and to identify the erroneous workers with high accuracy.
Abstract（参考訳）: 敵や腐敗した労働者の存在に頑健な大規模分散手法の開発は、現実の問題を解決する上で重要な要素である。本稿では,最小二乗問題に対して逆耐性の反復的アプローチを提案する。このアルゴリズムは単純な統計情報を用いて収束を保証し、逆分布を学習することができる。さらに,提案手法の効率性は,敵の存在下でのシミュレーションで示される。その結果, 異なるレベルの敵意率を許容し, 精度の高い誤作業者を特定することが可能となった。

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