論文の概要: Optimizing the Collaboration Structure in Cross-Silo Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.06508v1
• Date: Sat, 10 Jun 2023 18:59:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 18:35:48.722516
• Title: Optimizing the Collaboration Structure in Cross-Silo Federated Learning
• Title（参考訳）: クロスサイロ連合学習における協調構造最適化
• Authors: Wenxuan Bao, Haohan Wang, Jun Wu, Jingrui He
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)では、複数のクライアントが協力して機械学習モデルをトレーニングする。 クライアントのクラスタ化による非重複連立への負の移動を緩和する新しいFLフレームワークであるFedCollabを提案する。 以上の結果から,FedCollabは広い範囲のFLアルゴリズムにまたがる負の転送を効果的に軽減し,クラスタリングされたFLアルゴリズムを一貫して上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.388911479025225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In federated learning (FL), multiple clients collaborate to train machine learning models together while keeping their data decentralized. Through utilizing more training data, FL suffers from the potential negative transfer problem: the global FL model may even perform worse than the models trained with local data only. In this paper, we propose FedCollab, a novel FL framework that alleviates negative transfer by clustering clients into non-overlapping coalitions based on their distribution distances and data quantities. As a result, each client only collaborates with the clients having similar data distributions, and tends to collaborate with more clients when it has less data. We evaluate our framework with a variety of datasets, models, and types of non-IIDness. Our results demonstrate that FedCollab effectively mitigates negative transfer across a wide range of FL algorithms and consistently outperforms other clustered FL algorithms.
• Abstract（参考訳）: federated learning (fl)では、複数のクライアントが協力して、データを分散させながら機械学習モデルをトレーニングする。 FLは、より多くのトレーニングデータを利用することで、潜在的な負の転送問題に悩まされる:グローバルFLモデルは、ローカルデータのみでトレーニングされたモデルよりも、さらにパフォーマンスが悪くなるかもしれない。 本稿では,クライアントの分散距離とデータ量に基づく非重複連立へのクラスタリングによる負の転送を緩和する新しいFLフレームワークであるFedCollabを提案する。 その結果、各クライアントは、同様のデータ分散を持つクライアントとのみ協働し、データが少ない場合により多くのクライアントと協調する傾向がある。 我々は,このフレームワークを,データセット,モデル,および非IIDnessのタイプで評価する。 その結果,feedcollab は幅広い fl アルゴリズムにおける負の伝達を効果的に軽減し,他のクラスタ型 fl アルゴリズムを一貫して上回ることがわかった。

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