論文の概要: FedIN: Federated Intermediate Layers Learning for Model Heterogeneity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00759v1
- Date: Mon, 3 Apr 2023 07:20:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-04 16:27:10.999861
- Title: FedIN: Federated Intermediate Layers Learning for Model Heterogeneity
- Title（参考訳）: FedIN: モデル不均一性のためのフェデレーション中間層学習
- Authors: Chan Yun-Hin, Jiang Zhihan, Deng Jing, Ngai C.-H. Edith
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスがローカルおよびプライベートにトレーニングデータを維持しながら、グローバルな共有モデルを協調的にトレーニングすることを促進する。
本稿では,FedIN(Federated Intermediate Layers Learning)と呼ばれる新しいFL手法を提案する。
実験結果から,FedINは異種モデル環境において,最先端のアルゴリズムと比較して最高の性能を発揮することがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) facilitates edge devices to cooperatively train a
global shared model while maintaining the training data locally and privately.
However, a common but impractical assumption in FL is that the participating
edge devices possess the same required resources and share identical global
model architecture. In this study, we propose a novel FL method called
Federated Intermediate Layers Learning (FedIN), supporting heterogeneous models
without utilizing any public dataset. The training models in FedIN are divided
into three parts, including an extractor, the intermediate layers, and a
classifier. The model architectures of the extractor and classifier are the
same in all devices to maintain the consistency of the intermediate layer
features, while the architectures of the intermediate layers can vary for
heterogeneous devices according to their resource capacities. To exploit the
knowledge from features, we propose IN training, training the intermediate
layers in line with the features from other clients. Additionally, we formulate
and solve a convex optimization problem to mitigate the gradient divergence
problem induced by the conflicts between the IN training and the local
training. The experiment results show that FedIN achieves the best performance
in the heterogeneous model environment compared with the state-of-the-art
algorithms. Furthermore, our ablation study demonstrates the effectiveness of
IN training and the solution to the convex optimization problem.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスがローカルおよびプライベートにトレーニングデータを維持しながら、グローバルな共有モデルを協調的にトレーニングすることを促進する。
しかし、FLにおける一般的だが非現実的な仮定は、参加するエッジデバイスは同じリソースを持ち、同じグローバルモデルアーキテクチャを共有することである。
本研究では,FedIN(Federated Intermediate Layers Learning)と呼ばれる新しいFL手法を提案する。
FedINのトレーニングモデルは、抽出器、中間層、分類器を含む3つの部分に分けられる。
抽出器と分類器のモデルアーキテクチャは、中間層の特徴の一貫性を維持するためにすべてのデバイスで同じであるが、中間層のアーキテクチャはリソース容量に応じて異種デバイスに対して異なる。
特徴から知識を生かすため、我々は、他のクライアントの機能に合わせて中間層を訓練し、訓練することを提案する。
さらに,INトレーニングと局所トレーニングの競合によって引き起こされる勾配分散問題を緩和するため,凸最適化問題を定式化し,解決する。
実験結果から,FedINは異種モデル環境において,最先端のアルゴリズムと比較して最高の性能を発揮することが示された。
さらに,本研究では,イントレーニングの有効性と凸最適化問題に対する解法を示す。
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