論文の概要: Towards Model-Agnostic Federated Learning over Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04363v2
• Date: Tue, 13 Jun 2023 19:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 02:15:46.379820
• Title: Towards Model-Agnostic Federated Learning over Networks
• Title（参考訳）: ネットワーク上でのモデル非依存連合学習に向けて
• Authors: A. Jung, S. Abdurakhmanova, O. Kuznetsova, Y. SarcheshmehPour
• Abstract要約: 異種データとモデルのネットワークに対するモデルに依存しないフェデレーション学習手法を提案する。 提案手法は,データのネットワーク構造から正規化項を導出した経験的リスク最小化の例である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a model-agnostic federated learning method for networks of heterogeneous data and models. The network structure reflects similarities between the (statistics of) local datasets and, in turn, their associated local("personal") models. Our method is an instance of empirical risk minimization, with the regularization term derived from the network structure of data. In particular, we require well-connected local models, forming clusters, to yield similar predictions on a common test set. The proposed method allows for a wide range of local models. The only restriction on these local models is that they allow for efficient implementation of regularized empirical risk minimization (training). For a wide range of models, such implementations are available in high-level programming libraries including scikit-learn, Keras or PyTorch.
• Abstract（参考訳）: 異種データとモデルのネットワークに対するモデルに依存しないフェデレーション学習手法を提案する。 ネットワーク構造は、ローカルデータセットの(統計学)類似性と、関連するローカル("personal")モデルとの類似性を反映する。 提案手法は,データのネットワーク構造から正規化項を導出した経験的リスク最小化の例である。 特に私たちは、共通のテストセットで同様の予測を行うために、よく接続されたローカルモデル、クラスタの形成が必要です。 提案手法は広範囲の局所モデルを可能にする。 これらの局所モデルに対する唯一の制限は、正規化された経験的リスク最小化(training)の効率的な実装を可能にすることである。 幅広いモデルに対して、そのような実装はscikit-learn、keras、pytorchといった高レベルのプログラミングライブラリで利用できる。

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