論文の概要: A Snapshot of the Frontiers of Client Selection in Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04607v1
- Date: Tue, 27 Sep 2022 10:08:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-16 16:27:37.396988
- Title: A Snapshot of the Frontiers of Client Selection in Federated Learning
- Title（参考訳）: 連合学習におけるクライアント選択のフロンティアのスナップショット
- Authors: Gergely D\'aniel N\'emeth, Miguel \'Angel Lozano, Novi Quadrianto,
Nuria Oliver
- Abstract要約: 分散機械学習におけるプライバシ保護手法としてフェデレートラーニング(FL)が提案されている。
クライアントはデータをローカルマシンに保持でき、ローカルにトレーニングされたモデルのパラメータのみを中央サーバと共有できる。
FLは医療、エネルギー、ファイナンスといった現実のシナリオで有望な成果を上げている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.098446527311984
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) has been proposed as a privacy-preserving approach in
distributed machine learning. A federated learning architecture consists of a
central server and a number of clients that have access to private, potentially
sensitive data. Clients are able to keep their data in their local machines and
only share their locally trained model's parameters with a central server that
manages the collaborative learning process. FL has delivered promising results
in real-life scenarios, such as healthcare, energy, and finance. However, when
the number of participating clients is large, the overhead of managing the
clients slows down the learning. Thus, client selection has been introduced as
a strategy to limit the number of communicating parties at every step of the
process. Since the early na\"{i}ve random selection of clients, several client
selection methods have been proposed in the literature. Unfortunately, given
that this is an emergent field, there is a lack of a taxonomy of client
selection methods, making it hard to compare approaches. In this paper, we
propose a taxonomy of client selection in Federated Learning that enables us to
shed light on current progress in the field and identify potential areas of
future research in this promising area of machine learning.
- Abstract（参考訳）: 分散機械学習におけるプライバシー保護手法としてフェデレートラーニング(FL)が提案されている。
フェデレーション学習アーキテクチャは、中央サーバと、プライベートで潜在的に機密性の高いデータにアクセス可能な多数のクライアントで構成される。
クライアントはデータをローカルマシンに保持し、ローカルにトレーニングされたモデルのパラメータのみを、コラボレーティブな学習プロセスを管理する中央サーバと共有することができる。
FLは医療、エネルギー、ファイナンスといった現実のシナリオで有望な成果を上げている。
しかし、参加するクライアントの数が多い場合には、クライアントの管理のオーバーヘッドが学習を遅くする。
したがって、プロセスの各ステップにおける通信相手の数を制限する戦略としてクライアントの選択が導入されている。
初期のna\"{i} はクライアントをランダムに選択して以来、いくつかのクライアント選択手法が文献に提案されている。
残念ながら、これは創発的なフィールドであることを考えると、クライアント選択メソッドの分類が欠けているため、アプローチの比較が困難である。
本稿では,フェデレーテッド・ラーニングにおけるクライアント選択の分類法を提案し,この分野における現在の進歩と,この将来的な機械学習分野における将来的な研究分野の特定を可能にする。
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