論文の概要: Cross-Silo Federated Learning: Challenges and Opportunities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12949v1
• Date: Sun, 26 Jun 2022 19:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 13:55:34.525864
• Title: Cross-Silo Federated Learning: Challenges and Opportunities
• Title（参考訳）: クロスサイロ連合学習の課題と機会
• Authors: Chao Huang, Jianwei Huang, Xin Liu
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データを分散してプライベートにしながら、複数のクライアントからマシンラーニングモデルのトレーニングを可能にする。 参加するクライアントとモデルトレーニングスケールに基づいて、フェデレートされた学習は、2つのタイプに分類される: クロスデバイスFL: クライアントが通常モバイルデバイスであり、クライアント番号が数百万の規模に達することができるクロスデバイスFL; クロスサイロFL: クライアントが組織や企業であり、クライアント数が通常小さい(例えば100人以内)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.351077030186104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is an emerging technology that enables the training of machine learning models from multiple clients while keeping the data distributed and private. Based on the participating clients and the model training scale, federated learning can be classified into two types: cross-device FL where clients are typically mobile devices and the client number can reach up to a scale of millions; cross-silo FL where clients are organizations or companies and the client number is usually small (e.g., within a hundred). While existing studies mainly focus on cross-device FL, this paper aims to provide an overview of the cross-silo FL. More specifically, we first discuss applications of cross-silo FL and outline its major challenges. We then provide a systematic overview of the existing approaches to the challenges in cross-silo FL by focusing on their connections and differences to cross-device FL. Finally, we discuss future directions and open issues that merit research efforts from the community.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データを分散してプライベートにしながら、複数のクライアントから機械学習モデルのトレーニングを可能にする新興技術である。 参加するクライアントとモデルトレーニングスケールに基づいて、フェデレートされた学習は2つのタイプに分類される: クロスデバイスFL: クライアントが通常モバイルデバイスであり、クライアント番号が数百万まで到達可能なクロスデバイスFL; クロスサイロFL: クライアントが組織や企業であり、クライアント番号が通常小さい(例えば100ドル以内)。 既存の研究は主にデバイス間FLに焦点を当てているが,本論文はクロスサイロFLの概要を提供する。 具体的には、まずクロスサイロFLの適用について論じ、その主な課題を概説する。 次に、デバイス間FLとの接続と相違点に着目し、クロスサイロFLの課題に対する既存のアプローチの体系的な概要を示す。 最後に,コミュニティによる研究成果を活かした今後の方向性と課題について論じる。

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