Fugu-MT 論文翻訳(概要): Kernel-based Federated Learning with Personalization

論文の概要: Kernel-based Federated Learning with Personalization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07948v1
Date: Sat, 16 Jul 2022 13:41:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-20 07:14:08.248612
Title: Kernel-based Federated Learning with Personalization
Title（参考訳）: カーネルベースフェデレーション学習とパーソナライゼーション
Authors: Sudeep Salgia, Sattar Vakili, Qing Zhao
Abstract要約: 我々は、グローバルな目的に加えて、各クライアントがパーソナライズされたローカルな目的を最大化することに関心を持つ、個人化によるフェデレーションラーニングを考える。本稿では, 最適後悔次数(多対数因子まで)を達成するために, 代用ガウス過程(GP)モデルに基づくアルゴリズムを提案する。 GPモデルのスパース近似は,クライアント間の通信コストを大幅に低減することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.0251555430107
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We consider federated learning with personalization, where in addition to a global objective, each client is also interested in maximizing a personalized local objective. We consider this problem under a general continuous action space setting where the objective functions belong to a reproducing kernel Hilbert space. We propose algorithms based on surrogate Gaussian process (GP) models that achieve the optimal regret order (up to polylogarithmic factors). Furthermore, we show that the sparse approximations of the GP models significantly reduce the communication cost across clients.
Abstract（参考訳）: 我々は、グローバルな目的に加えて、各クライアントがパーソナライズされたローカルな目的を最大化することに関心を持つ、個人化によるフェデレーションラーニングを考える。我々は、対象関数が再生核ヒルベルト空間に属する一般的な連続作用空間の設定の下でこの問題を考える。本稿では, 最適後悔順序(多対数因子まで)を達成する代用ガウス過程(GP)モデルに基づくアルゴリズムを提案する。さらに,GPモデルのスパース近似は,クライアント間の通信コストを大幅に削減することを示した。

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