論文の概要: Adaptive Self-Distillation for Minimizing Client Drift in Heterogeneous Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19600v3
• Date: Tue, 6 Feb 2024 08:45:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 20:53:10.193778
• Title: Adaptive Self-Distillation for Minimizing Client Drift in Heterogeneous Federated Learning
• Title（参考訳）: 不均一連関学習におけるクライアントドリフト最小化のための適応的自己蒸留
• Authors: M.Yashwanth, Gaurav Kumar Nayak, Arya Singh, Yogesh Simmhan, Anirban Chakraborty
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、クライアントがローカルトレーニングデータを共有せずに、局所的にトレーニングされたモデルを集約することで、グローバルモデルの共同トレーニングを可能にする機械学習パラダイムである。 本稿では,適応自己蒸留(ASD)に基づく新たな正規化手法を提案する。 我々の正規化方式は,グローバルモデルエントロピーとクライアントのラベル分布に基づいて,クライアントのトレーニングデータに適応的に適応的に適応する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.975023463908496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a machine learning paradigm that enables clients to jointly train a global model by aggregating the locally trained models without sharing any local training data. In practice, there can often be substantial heterogeneity (e.g., class imbalance) across the local data distributions observed by each of these clients. Under such non-iid data distributions across clients, FL suffers from the 'client-drift' problem where every client drifts to its own local optimum. This results in slower convergence and poor performance of the aggregated model. To address this limitation, we propose a novel regularization technique based on adaptive self-distillation (ASD) for training models on the client side. Our regularization scheme adaptively adjusts to the client's training data based on the global model entropy and the client's label distribution. The proposed regularization can be easily integrated atop existing, state-of-the-art FL algorithms, leading to a further boost in the performance of these off-the-shelf methods. We theoretically explain how ASD reduces client-drift and also explain its generalization ability. We demonstrate the efficacy of our approach through extensive experiments on multiple real-world benchmarks and show substantial gains in performance over state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、クライアントがローカルトレーニングデータを共有せずに、局所的にトレーニングされたモデルを集約することで、グローバルモデルの共同トレーニングを可能にする機械学習パラダイムである。 実際には、各クライアントが観測するローカルデータ分布にまたがる実質的な不均一性(例えばクラス不均衡)がしばしば存在する。 このようなクライアント間の非IDデータ分散では、FLは、すべてのクライアントが自身のローカルな最適化にドリフトする'クライアント-ドリフト'問題に悩まされる。 これにより、集約モデルの収束が遅くなり、性能が低下する。 この制限に対処するために、クライアント側でのトレーニングモデルのための適応自己蒸留(ASD)に基づく新しい正規化手法を提案する。 我々の正規化スキームは、グローバルモデルエントロピーとクライアントのラベル分布に基づいて、クライアントのトレーニングデータに適応的に調整する。 提案した正規化は、既存の最先端のFLアルゴリズム上で容易に統合することができ、これらのオフ・ザ・シェルフ法の性能がさらに向上する。 理論的には、ASDがクライアントのドリフトを減らし、その一般化能力を説明する。 提案手法の有効性を,複数の実世界のベンチマーク実験により実証し,最先端手法よりも高い性能を示した。

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