論文の概要: Addressing Client Drift in Federated Continual Learning with Adaptive Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13321v1
• Date: Thu, 24 Mar 2022 20:00:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 12:17:09.572730
• Title: Addressing Client Drift in Federated Continual Learning with Adaptive Optimization
• Title（参考訳）: 適応最適化による連立学習におけるクライアントドリフトの対応
• Authors: Yeshwanth Venkatesha, Youngeun Kim, Hyoungseob Park, Yuhang Li, Priyadarshini Panda
• Abstract要約: 本稿では,NetTailorを連続学習候補として活用することにより,FCL(Federated Continual Learning)を実現するための枠組みを概説する。 適応型フェデレーション最適化は,クライアントドリフトの悪影響を低減し,CIFAR100,MiniImagenet,Deathlonベンチマーク上での有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.303676184878896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning has been extensively studied and is the prevalent method for privacy-preserving distributed learning in edge devices. Correspondingly, continual learning is an emerging field targeted towards learning multiple tasks sequentially. However, there is little attention towards additional challenges emerging when federated aggregation is performed in a continual learning system. We identify \textit{client drift} as one of the key weaknesses that arise when vanilla federated averaging is applied in such a system, especially since each client can independently have different order of tasks. We outline a framework for performing Federated Continual Learning (FCL) by using NetTailor as a candidate continual learning approach and show the extent of the problem of client drift. We show that adaptive federated optimization can reduce the adverse impact of client drift and showcase its effectiveness on CIFAR100, MiniImagenet, and Decathlon benchmarks. Further, we provide an empirical analysis highlighting the interplay between different hyperparameters such as client and server learning rates, the number of local training iterations, and communication rounds. Finally, we evaluate our framework on useful characteristics of federated learning systems such as scalability, robustness to the skewness in clients' data distribution, and stragglers.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は広く研究されており、エッジデバイスにおけるプライバシ保存分散学習の一般的な方法である。 それに応じて、連続学習は、複数のタスクを順次学習することを目的とした新興分野である。 しかし, 連続学習システムにおいて, 連合的な集約を行う場合, 新たな課題にはほとんど注意が払わない。 このようなシステムでバニラフェデレーション平均が適用された場合,特に各クライアントが独立したタスク順序を持つことができるため,その弱点のひとつとして, \textit{client drift} を挙げる。 本稿では,NetTailorを連続学習候補として用いて,FCL(Federated Continual Learning)を実現するためのフレームワークの概要と,クライアントドリフトの問題の程度を示す。 適応型フェデレーション最適化は,クライアントドリフトの悪影響を低減し,CIFAR100,MiniImagenet,Deathlonベンチマーク上での有効性を示す。 さらに、クライアントとサーバの学習率、ローカルトレーニングの回数、通信ラウンドなど、さまざまなハイパーパラメータ間の相互作用を明らかにする経験的分析を提供する。 最後に,拡張性,クライアントのデータ分散のゆがみに対するロバスト性,ストラグラーなど,連合学習システムの有用な特性に関するフレームワークを評価した。

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