論文の概要: Closing the Gap between Client and Global Model Performance in Heterogeneous Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03457v1
• Date: Mon, 7 Nov 2022 11:12:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 18:05:50.311403
• Title: Closing the Gap between Client and Global Model Performance in Heterogeneous Federated Learning
• Title（参考訳）: ヘテロジニアスフェデレーション学習におけるクライアントとグローバルモデルのパフォーマンスのギャップを埋める
• Authors: Hongrui Shi, Valentin Radu, Po Yang
• Abstract要約: カスタムクライアントモデルをトレーニングするための選択されたアプローチが、グローバルモデルにどのように影響するかを示す。 KDとLwoF(LwoF)を併用して、改良されたパーソナライズドモデルを生成する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1044900734651626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The heterogeneity of hardware and data is a well-known and studied problem in the community of Federated Learning (FL) as running under heterogeneous settings. Recently, custom-size client models trained with Knowledge Distillation (KD) has emerged as a viable strategy for tackling the heterogeneity challenge. However, previous efforts in this direction are aimed at client model tuning rather than their impact onto the knowledge aggregation of the global model. Despite performance of global models being the primary objective of FL systems, under heterogeneous settings client models have received more attention. Here, we provide more insights into how the chosen approach for training custom client models has an impact on the global model, which is essential for any FL application. We show the global model can fully leverage the strength of KD with heterogeneous data. Driven by empirical observations, we further propose a new approach that combines KD and Learning without Forgetting (LwoF) to produce improved personalised models. We bring heterogeneous FL on pair with the mighty FedAvg of homogeneous FL, in realistic deployment scenarios with dropping clients.
• Abstract（参考訳）: ハードウェアとデータの異質性は、ヘテロジニアスな環境で動作しているフェデレーション学習(fl)コミュニティでよく知られ、研究されている問題である。 近年、知識蒸留(KD)で訓練されたカスタムサイズのクライアントモデルが、異種性問題に取り組むための実行可能な戦略として登場した。 しかし、この方向のこれまでの取り組みは、グローバルモデルの知識集約に対する影響よりも、クライアントモデルチューニングを目標としている。 flシステムの主な目的はグローバルモデルの性能であるにもかかわらず、異種設定下ではクライアントモデルの方が注目されている。 ここでは、カスタムクライアントモデルをトレーニングするための選択されたアプローチがグローバルモデルにどのように影響するかについて、より深い洞察を提供する。 我々は,グローバルモデルが異種データを用いたkdの強みを十分に活用できることを示す。 さらに、経験的観察により、KDとLwoF(LwoF)を併用して、改良されたパーソナライズドモデルを生成する新しいアプローチを提案する。 我々は、クライアントを落として現実的な配置シナリオにおいて、異種FLを、同種FLの強大なFedAvgと組み合わせて導入する。

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