論文の概要: Self-Aware Personalized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08069v1
• Date: Sun, 17 Apr 2022 19:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-19 14:08:20.766543
• Title: Self-Aware Personalized Federated Learning
• Title（参考訳）: 自己認識型フェデレーション学習
• Authors: Huili Chen, Jie Ding, Eric Tramel, Shuang Wu, Anit Kumar Sahu, Salman Avestimehr, Tao Zhang
• Abstract要約: 本研究では,ベイズ階層モデルにインスパイアされた自己認識型パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(FL)手法を開発した。 本手法では,従来の局所微調整法とサンプルサイズに基づくアグリゲーションの代わりに,不確実性駆動型局所トレーニングステップとアグリゲーションルールを用いる。 合成データ、Amazon Alexa音声データ、MNIST、FEMNIST、CIFAR10、Sent140などの公開データセットに関する実験的研究により、提案手法はパーソナライズ性能を大幅に向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.97492968378679
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the context of personalized federated learning (FL), the critical challenge is to balance local model improvement and global model tuning when the personal and global objectives may not be exactly aligned. Inspired by Bayesian hierarchical models, we develop a self-aware personalized FL method where each client can automatically balance the training of its local personal model and the global model that implicitly contributes to other clients' training. Such a balance is derived from the inter-client and intra-client uncertainty quantification. A larger inter-client variation implies more personalization is needed. Correspondingly, our method uses uncertainty-driven local training steps and aggregation rule instead of conventional local fine-tuning and sample size-based aggregation. With experimental studies on synthetic data, Amazon Alexa audio data, and public datasets such as MNIST, FEMNIST, CIFAR10, and Sent140, we show that our proposed method can achieve significantly improved personalization performance compared with the existing counterparts.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(FL)の文脈では、個人とグローバルの目的が正確に一致していない場合、局所的なモデル改善とグローバルなモデルチューニングのバランスをとることが重要な課題である。 ベイズ階層モデルに着想を得て,各クライアントが自在の個人モデルのトレーニングと,他のクライアントのトレーニングに暗黙的に寄与するグローバルモデルのバランスを取ることができる,自己認識型パーソナライズfl手法を開発した。 このようなバランスは、クライアント間およびクライアント内不確実性定量化から導かれる。 クライアント間の変動が大きくなると、パーソナライズがさらに必要になる。 また,本手法では,従来の局所微調整法とサンプルサイズに基づく集計法の代わりに,不確実性駆動型局所訓練法と集約法を用いる。 提案手法は,合成データ,amazon alexaオーディオデータ,mnist,femnist,cifar10,send140などの公開データセットについて実験的に検討した結果,既存のデータに比べて個人化性能が大幅に向上することが示された。

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