論文の概要: Faster Adaptive Momentum-Based Federated Methods for Distributed Composition Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01883v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 15:17:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-04 14:29:59.972831
• Title: Faster Adaptive Momentum-Based Federated Methods for Distributed Composition Optimization
• Title（参考訳）: 分散合成最適化のための高速適応運動量ベースフェデレート法
• Authors: Feihu Huang
• Abstract要約: 分散MFCGDとAdaMFCGDという,高速な運動量に基づく合成降下アルゴリズムを開発し,非分散合成問題の解法を提案する。 特に、我々の適応アルゴリズム(AdaMFCGD)は、様々な適応学習率を柔軟に組み込むために統一適応行列を使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.579475552088692
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Composition optimization recently appears in many machine learning applications such as meta learning and reinforcement learning. Recently many composition optimization algorithms have been proposed and studied, however, few adaptive algorithm considers the composition optimization under the distributed setting. Meanwhile, the existing distributed composition optimization methods still suffer from high sample and communication complexities. In the paper, thus, we develop a class of faster momentum-based federated compositional gradient descent algorithms (i.e., MFCGD and AdaMFCGD) to solve the nonconvex distributed composition problems, which builds on the momentum-based variance reduced and local-SGD techniques. In particular, our adaptive algorithm (i.e., AdaMFCGD) uses a unified adaptive matrix to flexibly incorporate various adaptive learning rates. Moreover, we provide a solid theoretical analysis for our algorithms under non-i.i.d. setting, and prove our algorithms obtain a lower sample and communication complexities simultaneously than the existing federated compositional algorithms. Specifically, our algorithms obtain lower sample complexity of $\tilde{O}(\epsilon^{-3})$ with lower communication complexity of $\tilde{O}(\epsilon^{-2})$ in finding an $\epsilon$-stationary point. We conduct the experiments on robust federated learning and distributed meta learning tasks to demonstrate efficiency of our algorithms.
• Abstract（参考訳）: 合成最適化は最近、メタ学習や強化学習など、多くの機械学習アプリケーションに現れる。 近年,多くの合成最適化アルゴリズムが提案・研究されているが,分散設定下での合成最適化を考える適応アルゴリズムはほとんどない。 一方, 既存の分散構成最適化手法は, 高サンプル化と通信複雑化に苦しむ。 そこで本論文では,運動量に基づく分散分散と局所sgd法に基づく非凸分散合成問題を解くために,より高速な運動量に基づくフェデレーション勾配降下アルゴリズム(mfcgdとadamfcgd)を開発した。 特に,適応型アルゴリズム (adamfcgd) では,適応型行列を用いて様々な適応型学習率を柔軟に組み込む。 さらに,非i.i.d.条件下でのアルゴリズムの強固な理論的解析を行い,既存のフェデレーション合成アルゴリズムよりも低いサンプルと通信の複雑度を同時に得ることを証明した。 特に、我々のアルゴリズムは、$\epsilon$-stationary pointを見つける際に$\tilde{o}(\epsilon^{-3})$のサンプル複雑性と$\tilde{o}(\epsilon^{-2})$の通信複雑さを得る。 我々は,アルゴリズムの効率性を示すために,堅牢なフェデレーション学習と分散メタ学習タスクの実験を行った。

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