論文の概要: Find Your Friends: Personalized Federated Learning with the Right Collaborators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06597v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 21:29:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 16:53:00.267876
• Title: Find Your Friends: Personalized Federated Learning with the Right Collaborators
• Title（参考訳）: 友人を見つける: 正しい協力者による個人化フェデレーション学習
• Authors: Yi Sui, Junfeng Wen, Yenson Lau, Brendan Leigh Ross, Jesse C. Cresswell
• Abstract要約: 従来のフェデレーション学習環境では、中央サーバがクライアントのネットワークを調整し、1つのグローバルモデルをトレーニングする。 我々はFedeRiCoという新しい分散フレームワークを提案し、各クライアントはローカルなデータ配信に最適であるだけでなく、他のクライアントからも学べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.749713014052951
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the traditional federated learning setting, a central server coordinates a network of clients to train one global model. However, the global model may serve many clients poorly due to data heterogeneity. Moreover, there may not exist a trusted central party that can coordinate the clients to ensure that each of them can benefit from others. To address these concerns, we present a novel decentralized framework, FedeRiCo, where each client can learn as much or as little from other clients as is optimal for its local data distribution. Based on expectation-maximization, FedeRiCo estimates the utilities of other participants' models on each client's data so that everyone can select the right collaborators for learning. As a result, our algorithm outperforms other federated, personalized, and/or decentralized approaches on several benchmark datasets, being the only approach that consistently performs better than training with local data only.
• Abstract（参考訳）: 従来の連合学習環境では、中央サーバがクライアントのネットワークを調整してひとつのグローバルモデルをトレーニングする。 しかし、グローバルモデルはデータの不均一性のために多くのクライアントに役立ちません。 さらに、クライアントがお互いの利益を享受できるように、クライアントを調整できる信頼された中央政党は存在しないかもしれない。 これらの懸念に対処するため、我々はFedeRiCoという新しい分散フレームワークを提案し、各クライアントはローカルなデータ配信に最適であるだけでなく、他のクライアントからも学べる。 期待最大化に基づいて、federicoは各クライアントのデータ上の他の参加者のモデルのユーティリティを見積もって、誰でも学習に適したコラボレータを選択できるようにします。 その結果,本アルゴリズムは,複数のベンチマークデータセットにおいて,他のフェデレーション,パーソナライズ,および/または分散アプローチよりも優れている。

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