論文の概要: Communication-Efficient Diffusion Strategy for Performance Improvement of Federated Learning with Non-IID Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07493v4
• Date: Mon, 30 Sep 2024 04:29:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:58:40.421178
• Title: Communication-Efficient Diffusion Strategy for Performance Improvement of Federated Learning with Non-IID Data
• Title（参考訳）: 非IIDデータを用いたフェデレーション学習の性能向上のためのコミュニケーション効率の良い拡散戦略
• Authors: Seyoung Ahn, Soohyeong Kim, Yongseok Kwon, Joohan Park, Jiseung Youn, Sunghyun Cho,
• Abstract要約: 非IIDデータを用いたグローバルモデルの性能を最大化するために,機械学習モデル(FedDif)の新たな拡散戦略を提案する。 FedDifはトップ1テストの精度を最大34.89%改善し、通信コストを最大63.49%まで14.6%削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.994226932599403
• License:
• Abstract: In 6G mobile communication systems, various AI-based network functions and applications have been standardized. Federated learning (FL) is adopted as the core learning architecture for 6G systems to avoid privacy leakage from mobile user data. However, in FL, users with non-independent and identically distributed (non-IID) datasets can deteriorate the performance of the global model because the convergence direction of the gradient for each dataset is different, thereby inducing a weight divergence problem. To address this problem, we propose a novel diffusion strategy for machine learning (ML) models (FedDif) to maximize the performance of the global model with non-IID data. FedDif enables the local model to learn different distributions before parameter aggregation by passing the local models through users via device-to-device communication. Furthermore, we theoretically demonstrate that FedDif can circumvent the weight-divergence problem. Based on this theory, we propose a communication-efficient diffusion strategy for ML models that can determine the trade-off between learning performance and communication cost using auction theory. The experimental results show that FedDif improves the top-1 test accuracy by up to 34.89\% and reduces communication costs by 14.6% to a maximum of 63.49%.
• Abstract（参考訳）: 6Gモバイル通信システムでは、様々なAIベースのネットワーク機能やアプリケーションが標準化されている。 フェデレートラーニング(FL)は、6Gシステムのコアラーニングアーキテクチャとして採用され、モバイルユーザデータのプライバシー漏洩を回避する。 しかし、FLでは、データセットの勾配の収束方向が異なるため、非独立で同一の(非IID)データセットを持つユーザは、グローバルモデルの性能を低下させ、重み分散問題を生じさせる。 この問題に対処するため,非IIDデータを用いたグローバルモデルの性能を最大化するために,機械学習モデル(FedDif)の新たな拡散戦略を提案する。 FedDifは、デバイス間通信を介してユーザを介してローカルモデルを渡すことで、パラメータアグリゲーションの前に、ローカルモデルが異なる分布を学習することを可能にする。 さらに,FedDifが重み分散問題を回避できることを理論的に示す。 この理論に基づいて,学習性能と通信コストのトレードオフをオークション理論を用いて決定できるMLモデルの通信効率拡散戦略を提案する。 実験の結果、FedDifはトップ1テストの精度を最大34.89倍に改善し、通信コストを最大63.49%まで14.6%削減した。

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