Fugu-MT 論文翻訳(概要): Personalized Federated Learning with Multiple Known Clusters

論文の概要: Personalized Federated Learning with Multiple Known Clusters

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13619v1
Date: Thu, 28 Apr 2022 16:32:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-29 16:02:54.414815
Title: Personalized Federated Learning with Multiple Known Clusters
Title（参考訳）: 複数の既知のクラスタによる個人化フェデレーション学習
Authors: Boxiang Lyu, Filip Hanzely, Mladen Kolar
Abstract要約: 我々は,ユーザの中に既知のクラスタ構造が存在する場合,個人化フェデレーション学習の問題点を考察する。直感的なアプローチは、パラメータを規則化し、同じクラスタのユーザが同様のモデルの重みを共有することである。我々は,各クラスタが独立して通信し,収束結果を導出するアルゴリズムを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.585114235701603
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: We consider the problem of personalized federated learning when there are known cluster structures within users. An intuitive approach would be to regularize the parameters so that users in the same cluster share similar model weights. The distances between the clusters can then be regularized to reflect the similarity between different clusters of users. We develop an algorithm that allows each cluster to communicate independently and derive the convergence results. We study a hierarchical linear model to theoretically demonstrate that our approach outperforms agents learning independently and agents learning a single shared weight. Finally, we demonstrate the advantages of our approach using both simulated and real-world data.
Abstract（参考訳）: ユーザ内に既知のクラスタ構造がある場合、パーソナライズされた連合学習の問題を考える。直感的なアプローチとして、同じクラスタのユーザが同様のモデル重みを共有するようにパラメータを定式化する。クラスタ間の距離は、異なるユーザのクラスタ間の類似性を反映して正規化することができる。我々は,各クラスタが独立して通信し,収束結果を導出するアルゴリズムを開発した。我々は,階層線形モデルを用いて,エージェントが独立に学習し,エージェントが単一の共有重みを学習することを理論的に実証する。最後に,シミュレーションデータと実世界データの両方を用いて,このアプローチの利点を示す。

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