Fugu-MT 論文翻訳(概要): Partially Personalized Federated Learning: Breaking the Curse of Data Heterogeneity

論文の概要: Partially Personalized Federated Learning: Breaking the Curse of Data Heterogeneity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18285v1
Date: Mon, 29 May 2023 17:54:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-30 13:31:59.941962
Title: Partially Personalized Federated Learning: Breaking the Curse of Data Heterogeneity
Title（参考訳）: 部分的にパーソナライズされた連合学習:データの不均一性の呪いを破る
Authors: Konstantin Mishchenko, Rustem Islamov, Eduard Gorbunov, Samuel Horv\'ath
Abstract要約: 我々は,個人化の柔軟性とグローバルトレーニングの協調性とのバランスを崩す,フェデレートラーニング(FL)の部分的にパーソナライズされた定式化を提案する。フレームワークでは、変数をグローバルパラメータに分割し、すべてのクライアント間で共有し、個々のローカルパラメータをプライベートにしておく。パラメータの適切な分割の下では、各クライアントがデータを完璧に適合させるグローバルパラメータを見つけ、得られた問題をオーバーパーソナライズされたものとして参照することが可能である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.08257664697228
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We present a partially personalized formulation of Federated Learning (FL) that strikes a balance between the flexibility of personalization and cooperativeness of global training. In our framework, we split the variables into global parameters, which are shared across all clients, and individual local parameters, which are kept private. We prove that under the right split of parameters, it is possible to find global parameters that allow each client to fit their data perfectly, and refer to the obtained problem as overpersonalized. For instance, the shared global parameters can be used to learn good data representations, whereas the personalized layers are fine-tuned for a specific client. Moreover, we present a simple algorithm for the partially personalized formulation that offers significant benefits to all clients. In particular, it breaks the curse of data heterogeneity in several settings, such as training with local steps, asynchronous training, and Byzantine-robust training.
Abstract（参考訳）: 我々は,個人化の柔軟性とグローバルトレーニングの協調性とのバランスを崩す,フェデレートラーニング(FL)の部分的にパーソナライズされた定式化を提案する。私たちのフレームワークでは、変数を全クライアント間で共有されるグローバルパラメータと、プライベートに保持される個々のローカルパラメータに分割しています。パラメータの適切な分割の下では、各クライアントがデータを完璧に適合させるグローバルパラメータを見つけ、得られた問題をオーバーパーソナライズされたものとして参照することが可能である。例えば、共有グローバルパラメータは良いデータ表現を学ぶために使用できますが、パーソナライズされたレイヤは特定のクライアント用に微調整されています。さらに,全クライアントに有意なメリットを提供する,部分的パーソナライズされた定式化のための単純なアルゴリズムを提案する。特に、ローカルステップでのトレーニング、非同期トレーニング、Byzantine-robustトレーニングなど、いくつかの設定でデータの不均一性を損なう。

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