論文の概要: Adaptive Federated Learning with Auto-Tuned Clients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11201v2
• Date: Fri, 6 Oct 2023 16:02:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 08:38:24.994757
• Title: Adaptive Federated Learning with Auto-Tuned Clients
• Title（参考訳）: 自動チューニングクライアントによる適応的フェデレーション学習
• Authors: Junhyung Lyle Kim, Mohammad Taha Toghani, C\'esar A. Uribe, Anastasios Kyrillidis
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、中央サーバのグローバルモデルがデータを共有せずにクライアントに参加することで、複数の協調的なステップを通じてトレーニングされる分散機械学習フレームワークである。 我々は,SGD の単純なステップサイズルールである$Delta$-SGD を提案し,各クライアントが最適化している関数の局所的滑らかさに適応して,各クライアントが独自のステップサイズを利用できるようにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.191662280745806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a distributed machine learning framework where the global model of a central server is trained via multiple collaborative steps by participating clients without sharing their data. While being a flexible framework, where the distribution of local data, participation rate, and computing power of each client can greatly vary, such flexibility gives rise to many new challenges, especially in the hyperparameter tuning on the client side. We propose $\Delta$-SGD, a simple step size rule for SGD that enables each client to use its own step size by adapting to the local smoothness of the function each client is optimizing. We provide theoretical and empirical results where the benefit of the client adaptivity is shown in various FL scenarios.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、中央サーバのグローバルモデルがデータを共有せずにクライアントに参加することで、複数の協調的なステップを通じてトレーニングされる分散機械学習フレームワークである。 ローカルデータの分散、参加率、各クライアントの計算能力が大きく変化するフレキシブルなフレームワークである一方で、このような柔軟性は、特にクライアント側のハイパーパラメータチューニングにおいて、多くの新たな課題を引き起こします。 我々は、各クライアントが最適化している関数の局所的な滑らかさに適応して、各クライアントが独自のステップサイズを使用できるシンプルなステップサイズルールである$\delta$-sgdを提案する。 クライアント適応性の利点が様々なFLシナリオで示される理論的および実証的な結果を提供する。

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