論文の概要: On the Stability Analysis of Open Federated Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.12307v1
• Date: Sun, 25 Sep 2022 19:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 18:29:28.443467
• Title: On the Stability Analysis of Open Federated Learning Systems
• Title（参考訳）: オープンフェデレーション学習システムの安定性解析について
• Authors: Youbang Sun, Heshan Fernando, Tianyi Chen, Shahin Shahrampour
• Abstract要約: 我々は、クライアントがFLプロセス中にシステムに参加・離脱できるオープン・フェデレーション・ラーニング(FL)システムについて検討する。 オープンなFLシステムの安定性を,オープンなシステムにおける学習モデルの大きさを定量化する新しい性能指標を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.887846050344038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the open federated learning (FL) systems, where clients may join and/or leave the system during the FL process. Given the variability of the number of present clients, convergence to a fixed model cannot be guaranteed in open systems. Instead, we resort to a new performance metric that we term the stability of open FL systems, which quantifies the magnitude of the learned model in open systems. Under the assumption that local clients' functions are strongly convex and smooth, we theoretically quantify the radius of stability for two FL algorithms, namely local SGD and local Adam. We observe that this radius relies on several key parameters, including the function condition number as well as the variance of the stochastic gradient. Our theoretical results are further verified by numerical simulations on both synthetic and real-world benchmark data-sets.
• Abstract（参考訳）: 我々は、クライアントがFLプロセス中にシステムに参加・離脱できるオープン・フェデレーション・ラーニング(FL)システムについて検討する。 現在のクライアント数の変動性を考えると、固定されたモデルへの収束はオープンシステムでは保証できない。 代わりに、オープンシステムにおける学習モデルの大きさを定量化するopen flシステムの安定性という新しいパフォーマンス指標を頼りにしています。 局所クライアント関数が強く凸かつ滑らかであるという仮定の下で、局所SGDと局所Adamという2つのFLアルゴリズムの安定性半径を理論的に定量化する。 この半径は、関数条件数や確率勾配の分散など、いくつかの重要なパラメータに依存することを観測する。 本理論は合成および実世界のベンチマークデータセット上での数値シミュレーションによりさらに検証される。

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