論文の概要: Federated Learning Under Intermittent Client Availability and Time-Varying Communication Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06730v1
• Date: Fri, 13 May 2022 16:08:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-16 16:14:32.461452
• Title: Federated Learning Under Intermittent Client Availability and Time-Varying Communication Constraints
• Title（参考訳）: 間欠的クライアント可用性と時変通信制約下での連合学習
• Authors: Monica Ribero and Haris Vikalo and Gustavo De Veciana
• Abstract要約: フェデレートされた学習システムは、断続的なクライアントの可用性および/または時間変化の通信制約を伴う設定で動作する。 可用性に依存したクライアント選択戦略を学習する非バイアスアルゴリズムであるF3ASTを提案する。 CIFAR100とシェークスピアでそれぞれ186%,FedAvgは8%,FedAdamは7%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.897785907692644
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning systems facilitate training of global models in settings where potentially heterogeneous data is distributed across a large number of clients. Such systems operate in settings with intermittent client availability and/or time-varying communication constraints. As a result, the global models trained by federated learning systems may be biased towards clients with higher availability. We propose F3AST, an unbiased algorithm that dynamically learns an availability-dependent client selection strategy which asymptotically minimizes the impact of client-sampling variance on the global model convergence, enhancing performance of federated learning. The proposed algorithm is tested in a variety of settings for intermittently available clients under communication constraints, and its efficacy demonstrated on synthetic data and realistically federated benchmarking experiments using CIFAR100 and Shakespeare datasets. We show up to 186% and 8% accuracy improvements over FedAvg, and 8% and 7% over FedAdam on CIFAR100 and Shakespeare, respectively.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習システムは、潜在的に異種なデータを多数のクライアントに分散する設定において、グローバルモデルのトレーニングを容易にする。 このようなシステムは、断続的なクライアントの可用性および/または時間変化の通信制約を伴う設定で動作する。 その結果、連合学習システムによって訓練されたグローバルモデルは、高可用性のクライアントに偏りが生じる可能性がある。 本稿では,グローバルモデル収束に対するクライアントサンプリング分散の影響を漸近的に最小化し,連合学習の性能を向上させる,可用性依存型クライアント選択戦略を動的に学習する非バイアスアルゴリズムであるf3astを提案する。 提案アルゴリズムは, 間欠的に利用可能なクライアントに対して, 通信制約下での様々な設定で検証し, CIFAR100とシェークスピアデータセットを用いて, 合成データおよび現実的なベンチマーク実験で有効性を示した。 cifar100では186%,fedavgでは8%,fedadamでは8%,シェークスピアでは7%であった。

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