論文の概要: UniFed: A Benchmark for Federated Learning Frameworks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10308v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 05:03:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:32:54.402221
• Title: UniFed: A Benchmark for Federated Learning Frameworks
• Title（参考訳）: unifed: フェデレーション学習フレームワークのためのベンチマーク
• Authors: Xiaoyuan Liu, Tianneng Shi, Chulin Xie, Qinbin Li, Kangping Hu, Haoyu Kim, Xiaojun Xu, Bo Li, Dawn Song
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、機械学習の実践的で一般的なパラダイムとなっている。 多様なユースケースをカバーする体系的なソリューションはありません。 既存のオープンソースFLフレームワークの標準化評価のための最初の統一ベンチマークであるUniFedを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.42269275105258
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has become a practical and popular paradigm in machine learning. However, currently, there is no systematic solution that covers diverse use cases. Practitioners often face the challenge of how to select a matching FL framework for their use case. In this work, we present UniFed, the first unified benchmark for standardized evaluation of the existing open-source FL frameworks. With 15 evaluation scenarios, we present both qualitative and quantitative evaluation results of nine existing popular open-sourced FL frameworks, from the perspectives of functionality, usability, and system performance. We also provide suggestions on framework selection based on the benchmark conclusions and point out future improvement directions.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、機械学習の実践的で一般的なパラダイムとなっている。 しかし、現在様々なユースケースをカバーする体系的なソリューションは存在しない。 実践者は、ユースケースに対して一致するFLフレームワークをどのように選択するかという課題に直面します。 本稿では、既存のオープンソースFLフレームワークの標準化評価のための最初の統一ベンチマークUniFedを紹介する。 15 つの評価シナリオにおいて,機能,ユーザビリティ,システムパフォーマンスの観点から,既存の9 つのオープンソース FL フレームワークの質的および定量的評価結果を示す。 また、ベンチマーク結果に基づいてフレームワークの選択に関する提案を行い、今後の改善の方向性を指摘する。

関連論文リスト

• Advances in APPFL: A Comprehensive and Extensible Federated Learning Framework [1.4206132527980742]
  Federated Learning(FL)は、データプライバシを保持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする分散機械学習パラダイムである。 本稿では,統合学習のためのフレームワークおよびベンチマークスイートであるAPPFLの開発における最近の進歩について述べる。 本稿では, 通信効率, プライバシー保護, 計算性能, 資源利用など, FLの様々な側面を評価する広範な実験を通じて, APPFLの能力を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T22:20:26Z)
• FedModule: A Modular Federated Learning Framework [5.872098693249397]
  フェデレートラーニング(FL)は、医療、金融、スマートシティなど、さまざまな分野で広く採用されている。 本稿では,フレキシブルかつFLな実験フレームワークであるFedModuleを紹介する。 FedModuleは"1つのコード、すべてのシナリオ"の原則に準拠し、FLプロセスを個々のコンポーネントに分割するモジュール設計を採用しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T15:03:12Z)
• Can We Theoretically Quantify the Impacts of Local Updates on the Generalization Performance of Federated Learning? [50.03434441234569]
  フェデレートラーニング(FL)は、直接データ共有を必要とせず、さまざまなサイトで機械学習モデルをトレーニングする効果により、大きな人気を集めている。 局所的な更新を伴うFLは通信効率のよい分散学習フレームワークであることが様々なアルゴリズムによって示されているが、局所的な更新によるFLの一般化性能は比較的低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-05T19:00:18Z)
• A Survey on Efficient Federated Learning Methods for Foundation Model Training [62.473245910234304]
  フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、多数のクライアントにわたるプライバシー保護協調トレーニングを促進するための確立した技術となっている。 Foundation Models (FM)の後、多くのディープラーニングアプリケーションでは現実が異なる。 FLアプリケーションに対するパラメータ効率細調整(PEFT)の利点と欠点について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-09T10:22:23Z)
• FL Games: A Federated Learning Framework for Distribution Shifts [71.98708418753786]
  フェデレートラーニングは、サーバのオーケストレーションの下で、クライアント間で分散されたデータの予測モデルをトレーニングすることを目的としている。 本稿では,クライアント間で不変な因果的特徴を学習するフェデレーション学習のためのゲーム理論フレームワークFL GAMESを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T22:59:03Z)
• ModularFed: Leveraging Modularity in Federated Learning Frameworks [8.139264167572213]
  本稿では,フェデレートラーニング(FL)実装の複雑さに対処する研究に焦点を当てたフレームワークを提案する。 このアーキテクチャでは、プロトコルはフレームワークのコンポーネントの設計を厳密に定義する青写真である。 我々のプロトコルはFLにおけるモジュラリティの実現を目的としており、サードパーティのプラグイン・アンド・プレイアーキテクチャと動的シミュレータをサポートしています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-31T10:21:19Z)
• Test-Time Robust Personalization for Federated Learning [5.553167334488855]
  Federated Learning(FL)は、多くのクライアントが分散トレーニングデータで共有グローバルモデルを共同で学習する機械学習パラダイムである。 パーソナライズされたFLは、グローバルモデルを異なるクライアントに適応させ、一貫したローカルトレーニングとテスト分布に関する有望な結果を達成する。 テスト時間分布シフトに頑健なFLモデルをパーソナライズするフェデレーションテスト時ヘッドアンサンブルとチューニング(FedTHE+)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-22T20:08:14Z)
• FederatedScope: A Comprehensive and Flexible Federated Learning Platform via Message Passing [63.87056362712879]
  我々は,メッセージ指向フレームワークを基盤とした,新しい総合的なフェデレート学習プラットフォームであるFederatedScopeを提案する。 手続き型フレームワークと比較して、提案されたメッセージ指向フレームワークは異種メッセージ交換を表現するのに柔軟である。 我々は、FederatedScopeの正確性と効率性を検証するために、提供された簡易かつ包括的なFLベンチマークについて一連の実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T11:24:21Z)
• Efficient Split-Mix Federated Learning for On-Demand and In-Situ Customization [107.72786199113183]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が生データを共有せずに学習をコラボレーションするための分散ラーニングフレームワークを提供する。 本稿では, モデルサイズとロバスト性をその場でカスタマイズできる, 不均一な参加者のための新しいスプリット・ミクス・FL戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-18T04:58:34Z)

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。