論文の概要: Federated Learning with Server Learning: Enhancing Performance for Non-IID Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02614v3
• Date: Mon, 3 Apr 2023 21:48:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 18:45:02.534079
• Title: Federated Learning with Server Learning: Enhancing Performance for Non-IID Data
• Title（参考訳）: サーバ学習によるフェデレーションラーニング - 非IIDデータのパフォーマンス向上
• Authors: Van Sy Mai, Richard J. La, Tao Zhang
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、クライアントに格納されたローカルデータを協調サーバで分散学習する手段として登場した。 近年の研究では、クライアントでのトレーニングデータが独立で、同一に分散されていない場合、FLは性能が悪く、収束が遅いことが示されている。 ここでは、サーバが小さなデータセットから補助学習を行うことにより、この性能劣化を軽減するための新たな補完的アプローチを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.054721271577353
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a means of distributed learning using local data stored at clients with a coordinating server. Recent studies showed that FL can suffer from poor performance and slower convergence when training data at clients are not independent and identically distributed. Here we consider a new complementary approach to mitigating this performance degradation by allowing the server to perform auxiliary learning from a small dataset. Our analysis and experiments show that this new approach can achieve significant improvements in both model accuracy and convergence time even when the server dataset is small and its distribution differs from that of the aggregated data from all clients.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、クライアントに格納されたローカルデータを協調サーバで分散学習する手段として登場した。 最近の研究では、クライアントでデータをトレーニングする場合、flはパフォーマンスの低下と収束の遅さに苦しむことが示されている。 ここでは、サーバが小さなデータセットから補助学習を行うことにより、この性能劣化を軽減するための新たな補完的アプローチを検討する。 解析と実験により,サーバのデータセットが小さく,すべてのクライアントから収集したデータと分布が異なる場合でも,モデル精度と収束時間の両方において,新たなアプローチが大幅に向上することが示された。

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