論文の概要: FilFL: Client Filtering for Optimized Client Participation in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06599v3
• Date: Thu, 29 Aug 2024 17:31:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 19:48:14.687545
• Title: FilFL: Client Filtering for Optimized Client Participation in Federated Learning
• Title（参考訳）: FilFL:フェデレートラーニングにおけるクライアント参加最適化のためのクライアントフィルタリング
• Authors: Fares Fourati, Salma Kharrat, Vaneet Aggarwal, Mohamed-Slim Alouini, Marco Canini,
• Abstract要約: フェデレートラーニングは、クライアントがローカルデータを交換することなく、協調的にモデルをトレーニングすることを可能にする。 トレーニングプロセスに参加するクライアントは、収束率、学習効率、モデル一般化に大きな影響を与えます。 本稿では,モデル一般化を改善し,クライアント参加とトレーニングを最適化する新しい手法であるクライアントフィルタリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.46173076298957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning, an emerging machine learning paradigm, enables clients to collaboratively train a model without exchanging local data. Clients participating in the training process significantly impact the convergence rate, learning efficiency, and model generalization. We propose a novel approach, client filtering, to improve model generalization and optimize client participation and training. The proposed method periodically filters available clients to identify a subset that maximizes a combinatorial objective function with an efficient greedy filtering algorithm. Thus, the clients are assessed as a combination rather than individually. We theoretically analyze the convergence of federated learning with client filtering in heterogeneous settings and evaluate its performance across diverse vision and language tasks, including realistic scenarios with time-varying client availability. Our empirical results demonstrate several benefits of our approach, including improved learning efficiency, faster convergence, and up to 10% higher test accuracy than training without client filtering.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、新たな機械学習パラダイムであり、クライアントがローカルデータを交換することなく、モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 トレーニングプロセスに参加するクライアントは、収束率、学習効率、モデル一般化に大きな影響を与えます。 本稿では,モデル一般化を改善し,クライアント参加とトレーニングを最適化する新しい手法であるクライアントフィルタリングを提案する。 提案手法は,効率の良いグリーディフィルタリングアルゴリズムを用いて,組合せ目的関数を最大化するサブセットを特定するために,利用可能なクライアントを定期的にフィルタリングする。 したがって、クライアントは個別にではなく、組み合わせとして評価される。 我々は,異種環境下でのクライアントフィルタリングによるフェデレート学習の収束を理論的に分析し,その性能を様々な視覚・言語タスクにわたって評価する。 実験の結果,学習効率の向上,収束の高速化,クライアントフィルタリングなしでのトレーニングよりも10%高いテスト精度が得られた。

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