論文の概要: Stabilizing and Improving Federated Learning with Non-IID Data and Client Dropout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06314v2
• Date: Wed, 15 Mar 2023 17:30:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 10:45:04.415047
• Title: Stabilizing and Improving Federated Learning with Non-IID Data and Client Dropout
• Title（参考訳）: 非IIDデータによるフェデレーション学習の安定化と改善とクライアントドロップアウト
• Authors: Jian Xu, Meiling Yang, Wenbo Ding, Shao-Lun Huang
• Abstract要約: ラベル分布スキューによるデータヘテロジェニーティは、フェデレート学習におけるモデル性能を制限する重要な障害であることが示されている。 クロスエントロピー損失を計算するための事前校正ソフトマックス関数を導入することで、シンプルで効果的なフレームワークを提案する。 非IIDデータとクライアントドロップアウトの存在下で、既存のベースラインよりも優れたモデル性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.569507252445144
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The label distribution skew induced data heterogeniety has been shown to be a significant obstacle that limits the model performance in federated learning, which is particularly developed for collaborative model training over decentralized data sources while preserving user privacy. This challenge could be more serious when the participating clients are in unstable circumstances and dropout frequently. Previous work and our empirical observations demonstrate that the classifier head for classification task is more sensitive to label skew and the unstable performance of FedAvg mainly lies in the imbalanced training samples across different classes. The biased classifier head will also impact the learning of feature representations. Therefore, maintaining a balanced classifier head is of significant importance for building a better global model. To this end, we propose a simple yet effective framework by introducing a prior-calibrated softmax function for computing the cross-entropy loss and a prototype-based feature augmentation scheme to re-balance the local training, which are lightweight for edge devices and can facilitate the global model aggregation. The improved model performance over existing baselines in the presence of non-IID data and client dropout is demonstrated by conducting extensive experiments on benchmark classification tasks.
• Abstract（参考訳）: ラベル分布スキュー誘導データヘテロジェニーティは,ユーザプライバシを保護しながら,特に分散データソース上での協調モデルトレーニングのために開発されたフェデレーション学習におけるモデル性能を制限する重要な障害であることが示されている。 この課題は、参加するクライアントが不安定な状況にあり、頻繁にドロップアウトする場合にさらに深刻になる可能性がある。 従来の研究と経験的観察から,分類作業用分類器ヘッドはラベルスキューに敏感であり,FedAvgの不安定な性能は,主に異なるクラスにわたる不均衡なトレーニングサンプルにあることが示された。 バイアス付き分類器ヘッドは、特徴表現の学習にも影響を与える。 したがって、より良いグローバルモデルを構築する上で、バランスの取れた分類器ヘッドを維持することが重要である。 そこで本研究では,クロスエントロピー損失を計算するための事前校正ソフトマックス関数と,エッジデバイスに軽量でグローバルモデルアグリゲーションが容易なローカルトレーニングを再バランスするプロトタイプベースの機能拡張スキームを導入することで,シンプルで効果的なフレームワークを提案する。 非IIDデータとクライアントドロップアウトの存在下での既存のベースラインに対するモデル性能の改善は、ベンチマーク分類タスクに関する広範な実験によって実証される。

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