論文の概要: The Best of Both Worlds: Accurate Global and Personalized Models through Federated Learning with Data-Free Hyper-Knowledge Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08968v2
• Date: Sun, 9 Apr 2023 15:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 20:53:11.109696
• Title: The Best of Both Worlds: Accurate Global and Personalized Models through Federated Learning with Data-Free Hyper-Knowledge Distillation
• Title（参考訳）: 両世界のベスト:データフリー・ハイパー知識蒸留による連合学習による正確なグローバルモデルとパーソナライズモデル
• Authors: Huancheng Chen, Johnny (Chaining) Wang, Haris Vikalo
• Abstract要約: FedHKD (Federated Hyper-Knowledge Distillation) は、クライアントがローカルモデルを訓練するために知識蒸留に依存する新しいFLアルゴリズムである。 他のKDベースのpFLメソッドとは異なり、FedHKDはパブリックデータセットに依存したり、サーバに生成モデルをデプロイしたりしない。 さまざまなシナリオにおける視覚的データセットに関する広範な実験を行い、FedHKDがパーソナライズおよびグローバルモデルパフォーマンスの両方において、大幅な改善を提供することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.570719572024608
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Heterogeneity of data distributed across clients limits the performance of global models trained through federated learning, especially in the settings with highly imbalanced class distributions of local datasets. In recent years, personalized federated learning (pFL) has emerged as a potential solution to the challenges presented by heterogeneous data. However, existing pFL methods typically enhance performance of local models at the expense of the global model's accuracy. We propose FedHKD (Federated Hyper-Knowledge Distillation), a novel FL algorithm in which clients rely on knowledge distillation (KD) to train local models. In particular, each client extracts and sends to the server the means of local data representations and the corresponding soft predictions -- information that we refer to as ``hyper-knowledge". The server aggregates this information and broadcasts it to the clients in support of local training. Notably, unlike other KD-based pFL methods, FedHKD does not rely on a public dataset nor it deploys a generative model at the server. We analyze convergence of FedHKD and conduct extensive experiments on visual datasets in a variety of scenarios, demonstrating that FedHKD provides significant improvement in both personalized as well as global model performance compared to state-of-the-art FL methods designed for heterogeneous data settings.
• Abstract（参考訳）: クライアント間で分散するデータの多様性は、フェデレーション学習を通じてトレーニングされたグローバルモデルのパフォーマンスを制限する。 近年、異種データによる課題に対する潜在的な解決策としてパーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(pFL)が出現している。 しかし、既存のpFL法は、グローバルモデルの精度を犠牲にして、ローカルモデルの性能を高めるのが一般的である。 我々は,クライアントがローカルモデルの学習に知識蒸留(kd)に依存する新しいflアルゴリズムであるfeedhkd(federated hyper-knowledge distillation)を提案する。 特に、各クライアントはローカルなデータ表現とそれに対応するソフトな予測の手段をサーバに抽出して送信します。 サーバはこの情報を集約し、ローカルトレーニングをサポートするためにクライアントにブロードキャストする。 特に、他のKDベースのpFLメソッドとは異なり、FedHKDはパブリックデータセットに依存したり、サーバに生成モデルをデプロイしたりしない。 本研究では,fedhkdの収束を解析し,様々なシナリオで視覚的データセットに関する広範囲な実験を行い,異種データ設定用に設計された最新fl手法と比較して,feedhkdがパーソナライズとグローバルモデル性能の両方において有意な改善をもたらすことを示した。

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