論文の概要: FilFL: Accelerating Federated Learning via Client Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06599v1
• Date: Mon, 13 Feb 2023 18:55:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-14 14:17:09.024336
• Title: FilFL: Accelerating Federated Learning via Client Filtering
• Title（参考訳）: filfl: クライアントフィルタリングによる連合学習の促進
• Authors: Fares Fourati, Salma Kharrat, Vaneet Aggarwal, Mohamed-Slim Alouini, Marco Canini
• Abstract要約: クライアント選択とトレーニングを最適化するために、フェデレートラーニング(FilFL)におけるクライアントフィルタリングを導入する。 FilFLはまず、特定の目的関数を最大化するサブセットを選択してアクティブクライアントをフィルタリングします。 実験の結果,学習効率の向上,収束の加速,2ドル～3タイムの高速化,テスト精度の向上など,アプローチのメリットが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.27347185031265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning is an emerging machine learning paradigm that enables devices to train collaboratively without exchanging their local data. The clients participating in the training process are a random subset selected from the pool of clients. The above procedure is called client selection which is an important area in federated learning as it highly impacts the convergence rate, learning efficiency, and generalization. In this work, we introduce client filtering in federated learning (FilFL), a new approach to optimize client selection and training. FilFL first filters the active clients by choosing a subset of them that maximizes a specific objective function; then, a client selection method is applied to that subset. We provide a thorough analysis of its convergence in a heterogeneous setting. Empirical results demonstrate several benefits to our approach, including improved learning efficiency, accelerated convergence, $2$-$3\times$ faster, and higher test accuracy, around $2$-$10$ percentage points higher.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、デバイスがローカルデータを交換することなく協調的にトレーニングできる、新たな機械学習パラダイムである。 トレーニングプロセスに参加しているクライアントは、クライアントプールから選択されたランダムサブセットである。 上記の手順はクライアント選択と呼ばれ、収束率、学習効率、一般化に大きな影響を与えるため、連合学習において重要な領域である。 本研究では、クライアント選択とトレーニングを最適化する新しいアプローチであるFilFL(Federated Learning)のクライアントフィルタリングを紹介する。 filflはまず、特定の目的関数を最大化するサブセットを選択することでアクティブクライアントをフィルタリングする。 我々は,不均質な環境での収束を徹底的に解析する。 実験の結果,学習効率の向上,収束促進,2-$3\times$高速化,テスト精度の向上,約2-$10$%向上など,このアプローチに対するいくつかのメリットが示された。

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