論文の概要: Communication-Efficient Distributionally Robust Decentralized Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15614v1
• Date: Tue, 31 May 2022 09:00:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 13:26:08.398898
• Title: Communication-Efficient Distributionally Robust Decentralized Learning
• Title（参考訳）: コミュニケーション効率のよい分散ロバスト分散学習
• Authors: Matteo Zecchin, Marios Kountouris, David Gesbert
• Abstract要約: 分散学習アルゴリズムは、相互接続されたエッジデバイスにデータと計算資源を共有する権限を与える。 そこで本研究では,単一分散ループ降下/上昇アルゴリズム(ADGDA)を提案し,その基礎となるミニマックス最適化問題を解く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.612400109629544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Decentralized learning algorithms empower interconnected edge devices to share data and computational resources to collaboratively train a machine learning model without the aid of a central coordinator (e.g. an orchestrating basestation). In the case of heterogeneous data distributions at the network devices, collaboration can yield predictors with unsatisfactory performance for a subset of the devices. For this reason, in this work we consider the formulation of a distributionally robust decentralized learning task and we propose a decentralized single loop gradient descent/ascent algorithm (AD-GDA) to solve the underlying minimax optimization problem. We render our algorithm communication efficient by employing a compressed consensus scheme and we provide convergence guarantees for smooth convex and non-convex loss functions. Finally, we corroborate the theoretical findings with empirical evidence of the ability of the proposed algorithm in providing unbiased predictors over a network of collaborating devices with highly heterogeneous data distributions.
• Abstract（参考訳）: 分散学習アルゴリズムは、相互接続されたエッジデバイスにデータと計算資源を共有させ、中央コーディネータ(例えばオーケストレーションベースステーション)の助けなしに機械学習モデルを協調的に訓練する。 ネットワークデバイスにおける異種データ分散の場合、協調によってデバイスのサブセットのパフォーマンスが不十分な予測器が得られる。 そこで本研究では,分散ロバストな分散学習タスクの定式化について検討し,基礎となるミニマックス最適化問題を解くために,分散化シングルループ勾配降下・上昇アルゴリズム(ad-gda)を提案する。 我々は圧縮コンセンサススキームを用いてアルゴリズム通信を効率化し,滑らかな凸損失関数と非凸損失関数の収束保証を提供する。 最後に,提案アルゴリズムが高度に異質なデータ分布を持つ協調デバイスネットワーク上で,不偏予測器を提供する能力の実証的証拠と理論的知見を相関させた。

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