Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedAgg: Adaptive Federated Learning with Aggregated Gradients

論文の概要: FedAgg: Adaptive Federated Learning with Aggregated Gradients

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15799v3
Date: Wed, 29 Nov 2023 14:41:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-01 04:02:44.210243
Title: FedAgg: Adaptive Federated Learning with Aggregated Gradients
Title（参考訳）: FedAgg: Aggregated Gradientsによる適応的なフェデレーション学習
Authors: Wenhao Yuan and Xuehe Wang
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散モデルトレーニングの新たな標準となっている。本稿では,局所パラメータと大域パラメータの偏差を考慮した適応学習率反復アルゴリズムを提案する。提案手法は,IIDおよび非IIDデータ分布を持つ実世界のデータセットにおけるモデル精度と収束率の両方において,最先端のFLスキームよりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.84926694477846
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Learning (FL) has become an emerging norm for distributed model training, which enables multiple devices cooperatively to train a shared model utilizing their own datasets scheduled by a central server while keeping private data localized. However, during the training process, the non-independent-and-identically-distributed (Non-IID) data generated on heterogeneous clients and frequent communication across participants may significantly influence the training performance, slow down the convergent rate, and increase communication consumption. In this paper, we ameliorate the standard stochastic gradient descent approach by introducing the aggregated gradients at each local update epoch and propose an adaptive learning rate iterative algorithm that further takes the deviation between the local parameter and global parameter into account. The aforementioned adaptive learning rate design mechanism requires local information of all clients, which is challenging as there is no communication during the local update epochs. To obtain a decentralized adaptive learning rate for each client, we introduce the mean-field approach by utilizing two mean-field terms to estimate the average local parameters and gradients respectively without exchanging clients' local information with each other over time. Through theoretical analysis, we prove that our method can provide the convergence guarantee for model training and derive a convergent upper bound for the client drifting term. Extensive numerical results show that our proposed framework is superior to the state-of-the-art FL schemes in both model accuracy and convergent rate on real-world datasets with IID and Non-IID data distribution.
Abstract（参考訳）: 分散モデルトレーニングでは,複数のデバイスが協調して,プライベートデータをローカライズしながら,中央サーバがスケジュールする自身のデータセットを活用した共有モデルをトレーニングできる,フェデレーション学習(federated learning, fl)が新たな標準となっている。しかし,訓練過程において,不均一クライアント上で生成した非独立分散(Non-IID)データと参加者間の頻繁なコミュニケーションは,トレーニング性能に大きな影響を与え,収束率を低下させ,通信消費を増加させる可能性がある。本稿では,各局所更新期間に集計勾配を導入することで,標準確率勾配降下法を改善し,さらに局所パラメータと大域パラメータの偏差を考慮した適応学習率反復アルゴリズムを提案する。上記の適応学習率設計機構は、全クライアントのローカル情報を必要とするため、ローカル更新期間に通信がないため、難しい。本研究では,各クライアントに対する分散適応学習率を得るために,平均フィールド項を用いて各クライアントのローカル情報を時間とともに交換することなく,平均ローカルパラメータと勾配を推定する手法を提案する。理論的解析により,本手法がモデルトレーニングの収束保証を提供し,クライアントドリフト項の収束上限を導出できることが証明された。 IIDおよび非IIDデータ分布を持つ実世界のデータセットにおけるモデル精度と収束率の両方において,提案手法は最先端のFLスキームよりも優れていることを示す。

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