論文の概要: To Federate or Not To Federate: Incentivizing Client Participation in
Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14840v1
- Date: Mon, 30 May 2022 04:03:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-31 18:07:14.565489
- Title: To Federate or Not To Federate: Incentivizing Client Participation in
Federated Learning
- Title(参考訳): フェデレートするかどうか:フェデレーション学習におけるクライアント参加のインセンティブ
- Authors: Yae Jee Cho and Divyansh Jhunjhunwala and Tian Li and Virginia Smith
and Gauri Joshi
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、共通の機械学習モデルをトレーニングしようとするクライアントのグループ間のコラボレーションを促進する。
本稿では,グローバルモデルにインセンティブを与えるクライアントの割合を明示的に最大化する,IncFLと呼ばれるアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.3101738137465
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) facilitates collaboration between a group of clients
who seek to train a common machine learning model without directly sharing
their local data. Although there is an abundance of research on improving the
speed, efficiency, and accuracy of federated training, most works implicitly
assume that all clients are willing to participate in the FL framework. Due to
data heterogeneity, however, the global model may not work well for some
clients, and they may instead choose to use their own local model. Such
disincentivization of clients can be problematic from the server's perspective
because having more participating clients yields a better global model, and
offers better privacy guarantees to the participating clients. In this paper,
we propose an algorithm called IncFL that explicitly maximizes the fraction of
clients who are incentivized to use the global model by dynamically adjusting
the aggregation weights assigned to their updates. Our experiments show that
IncFL increases the number of incentivized clients by 30-55% compared to
standard federated training algorithms, and can also improve the generalization
performance of the global model on unseen clients.
- Abstract(参考訳): federated learning(fl)は、ローカルデータを直接共有することなく、共通の機械学習モデルをトレーニングしようとするクライアントグループ間のコラボレーションを促進する。
フェデレートトレーニングのスピード、効率、正確性を改善するための研究はたくさんあるが、ほとんどの研究は、すべてのクライアントがFLフレームワークに参加することを暗黙的に想定している。
しかし、データの不均一性のため、グローバルモデルは一部のクライアントではうまく機能せず、代わりに独自のローカルモデルを選択するかもしれない。
このようなクライアントの非インセンティブ化は、より多くの参加するクライアントを持つことがより優れたグローバルモデルとなり、参加するクライアントにより良いプライバシー保証を提供するため、サーバの観点から問題となる可能性がある。
本稿では,更新に割り当てられた集約重みを動的に調整することにより,グローバルモデルを利用するインセンティブを得たクライアントの比率を明示的に最大化するinflというアルゴリズムを提案する。
実験の結果,インセンティブ付きクライアント数を標準フェデレーショントレーニングアルゴリズムと比較して30~55%増加させるとともに,グローバルモデルの一般化性能を向上させることができた。
関連論文リスト
- An Aggregation-Free Federated Learning for Tackling Data Heterogeneity [50.44021981013037]
フェデレートラーニング(FL)は、分散データセットからの知識を活用する効果に頼っている。
従来のFLメソッドでは、クライアントが前回のトレーニングラウンドからサーバが集約したグローバルモデルに基づいてローカルモデルを更新するアグリゲート-then-adaptフレームワークを採用している。
我々は,新しいアグリゲーションフリーFLアルゴリズムであるFedAFを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-29T05:55:23Z) - Achieving Linear Speedup in Asynchronous Federated Learning with
Heterogeneous Clients [30.135431295658343]
フェデレートラーニング(FL)は、異なるクライアントにローカルに保存されているデータを交換したり転送したりすることなく、共通のグローバルモデルを学ぶことを目的としている。
本稿では,DeFedAvgという,効率的な連邦学習(AFL)フレームワークを提案する。
DeFedAvgは、望まれる線形スピードアップ特性を達成する最初のAFLアルゴリズムであり、高いスケーラビリティを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-17T05:22:46Z) - Towards Instance-adaptive Inference for Federated Learning [80.38701896056828]
Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがローカルトレーニングを集約することで、強力なグローバルモデルを学ぶことができる分散学習パラダイムである。
本稿では,FedInsという新しいFLアルゴリズムを提案する。
我々のFedInsは、Tiny-ImageNet上での通信コストが15%未満で、トップパフォーマンスの手法に対して6.64%の改善など、最先端のFLアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T09:58:47Z) - FedCME: Client Matching and Classifier Exchanging to Handle Data
Heterogeneity in Federated Learning [5.21877373352943]
クライアント間のデータの均一性は、フェデレートラーニング(FL)における重要な課題の1つです。
クライアントマッチングと分類器交換によりFedCMEという新しいFLフレームワークを提案する。
実験結果から,FedCMEはFedAvg,FedProx,MOON,FedRSよりも高い性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-17T15:40:45Z) - FedJETs: Efficient Just-In-Time Personalization with Federated Mixture
of Experts [48.78037006856208]
FedJETsは、Federated Learning(FL)セットアップ内でMixture-of-Experts(MoE)フレームワークを使用することで、新しいソリューションである。
我々の方法は、クライアントの多様性を活用して、クラスのサブセットの異なる専門家を訓練し、最も関係のある専門家に入力をルーティングするゲーティング機能を提供します。
我々の手法は、競争力のあるゼロショット性能を維持しながら、アートFL設定時の精度を最大18%向上させることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T15:47:52Z) - Federated Learning for Semantic Parsing: Task Formulation, Evaluation
Setup, New Algorithms [29.636944156801327]
複数のクライアントは、セマンティック解析データを共有せずに、1つのグローバルモデルを協調的にトレーニングする。
Lorarは、各ラウンド中のトレーニング損失の削減に基づいて、グローバルモデル更新に対する各クライアントのコントリビューションを調整する。
より小さなデータセットを持つクライアントは、より大きなパフォーマンス向上を享受する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-26T19:25:49Z) - Efficient Personalized Federated Learning via Sparse Model-Adaptation [47.088124462925684]
Federated Learning (FL)は、複数のクライアントに対して、独自のプライベートデータを共有せずに機械学習モデルをトレーニングすることを目的としている。
疎局所モデルを適応的かつ効率的に学習し,効率的なパーソナライズFLのためのpFedGateを提案する。
我々は,pFedGateが最先端手法よりも優れたグローバル精度,個人精度,効率性を同時に達成できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T12:21:34Z) - No One Left Behind: Inclusive Federated Learning over Heterogeneous
Devices [79.16481453598266]
この問題に対処するクライアント包摂的フェデレーション学習手法であるInclusiveFLを提案する。
InclusiveFLの中核となる考え方は、異なるサイズのモデルを異なる計算能力を持つクライアントに割り当てることである。
また,異なる大きさの複数の局所モデル間で知識を共有する効果的な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-16T13:03:27Z) - Unifying Distillation with Personalization in Federated Learning [1.8262547855491458]
Federated Learning(FL)は、クライアントがデータを共有せずに中央アグリゲータを通じて共同作業モデルを学習する分散プライバシ保護学習技術である。
この設定では、すべてのクライアントが単一の共通予測器(FedAvg)を学習する。
本稿では,2段階のパーソナライズされた学習アルゴリズムPersFLを用いてこの問題に対処する。
第1段階では、PersFLはFLトレーニングフェーズにおいて各クライアントの最適な教師モデルを見つけ、第2段階では、PersFLは有用な知識を抽出する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-31T17:54:29Z) - Towards Fair Federated Learning with Zero-Shot Data Augmentation [123.37082242750866]
フェデレーション学習は重要な分散学習パラダイムとして登場し、サーバはクライアントデータにアクセスせずに、多くのクライアントがトレーニングしたモデルからグローバルモデルを集約する。
本稿では, 統計的不均一性を緩和し, フェデレートネットワークにおけるクライアント間での精度向上を図るために, ゼロショットデータ拡張を用いた新しいフェデレーション学習システムを提案する。
Fed-ZDAC (クライアントでのゼロショットデータ拡張によるフェデレーション学習) と Fed-ZDAS (サーバでのゼロショットデータ拡張によるフェデレーション学習) の2種類について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-27T18:23:54Z) - Personalized Federated Learning with First Order Model Optimization [76.81546598985159]
そこで我々は,各クライアントが他のクライアントと連携して,クライアント固有の目的ごとのより強力なモデルを得る,フェデレーション学習の代替案を提案する。
基礎となるデータ分布やクライアントの類似性に関する知識を前提とせず、各クライアントが関心のある任意のターゲット分布を最適化できるようにします。
この手法は既存の代替品を上回り、ローカルデータ配信以外の転送のようなパーソナライズされたFLの新機能を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T19:30:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。