Fugu-MT 論文翻訳(概要): GTFLAT: Game Theory Based Add-On For Empowering Federated Learning Aggregation Techniques

論文の概要: GTFLAT: Game Theory Based Add-On For Empowering Federated Learning Aggregation Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04103v1
Date: Thu, 8 Dec 2022 06:39:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-09 15:06:49.096066
Title: GTFLAT: Game Theory Based Add-On For Empowering Federated Learning Aggregation Techniques
Title（参考訳）: GTFLAT: ゲーム理論に基づくフェデレーション学習集約技術のためのアドオン
Authors: Hamidreza Mahini, Hamid Mousavi, Masoud Daneshtalab
Abstract要約: GTFLATはゲーム理論に基づくアドオンであり、重要な研究課題に対処する。モデル集約フェーズにおける平均化に対してより効果的な適応重みを設定することにより、フェデレーション学習アルゴリズムは、より優れたパフォーマンスと訓練効率を実現することができるのか? その結果、GTFLATを平均するとトップ1テストの精度は1.38%向上し、通信ラウンドは21.06%削減された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280543
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: GTFLAT, as a game theory-based add-on, addresses an important research question: How can a federated learning algorithm achieve better performance and training efficiency by setting more effective adaptive weights for averaging in the model aggregation phase? The main objectives for the ideal method of answering the question are: (1) empowering federated learning algorithms to reach better performance in fewer communication rounds, notably in the face of heterogeneous scenarios, and last but not least, (2) being easy to use alongside the state-of-the-art federated learning algorithms as a new module. To this end, GTFLAT models the averaging task as a strategic game among active users. Then it proposes a systematic solution based on the population game and evolutionary dynamics to find the equilibrium. In contrast with existing approaches that impose the weights on the participants, GTFLAT concludes a self-enforcement agreement among clients in a way that none of them is motivated to deviate from it individually. The results reveal that, on average, using GTFLAT increases the top-1 test accuracy by 1.38%, while it needs 21.06% fewer communication rounds to reach the accuracy.
Abstract（参考訳）: ゲーム理論に基づくアドオンとして、gtflatは重要な研究課題に対処している。モデル集約フェーズにおける平均化のための効果的な適応重み付けを設定することにより、フェデレーション学習アルゴリズムは、パフォーマンスとトレーニング効率を向上できるのだろうか? 理想的な解法の主な目的は,(1) コミュニケーションラウンドが少なく,特に異種シナリオに直面する場合において,フェデレーション付き学習アルゴリズムがより良い性能に到達するように,(2) 最先端のフェデレーション付き学習アルゴリズムを新しいモジュールとして使用しやすくすることである。この目的のために、GTFLATはアクティブユーザーの平均タスクを戦略ゲームとしてモデル化する。次に,集団ゲームと進化力学に基づく系統的解法を提案し,均衡を求める。参加者に重みを課す既存のアプローチとは対照的に、GTFLATはクライアント間での自己強化協定を締結する。その結果、gtflatの使用により、平均してトップ1テストの精度が1.38%向上し、通信ラウンドの精度が21.06%低下することが判明した。

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