論文の概要: Adaptive Compression in Federated Learning via Side Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12625v3
- Date: Mon, 22 Apr 2024 00:14:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 01:02:16.640877
- Title: Adaptive Compression in Federated Learning via Side Information
- Title（参考訳）: 側面情報を用いたフェデレーション学習における適応圧縮
- Authors: Berivan Isik, Francesco Pase, Deniz Gunduz, Sanmi Koyejo, Tsachy Weissman, Michele Zorzi,
- Abstract要約: 約$D_KL(q_phi(n) p_theta$ ビットの通信を必要とするフレームワークを提案する。
私たちは、我々のメソッドを既存の圧縮フレームワークに組み込むことで、以前の作業の最大8,2500ドル(約8,500円)の精度で、同じ(そしてしばしば高い)テストの精度を達成することができることを示しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.401993810064255
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The high communication cost of sending model updates from the clients to the server is a significant bottleneck for scalable federated learning (FL). Among existing approaches, state-of-the-art bitrate-accuracy tradeoffs have been achieved using stochastic compression methods -- in which the client $n$ sends a sample from a client-only probability distribution $q_{\phi^{(n)}}$, and the server estimates the mean of the clients' distributions using these samples. However, such methods do not take full advantage of the FL setup where the server, throughout the training process, has side information in the form of a global distribution $p_{\theta}$ that is close to the clients' distribution $q_{\phi^{(n)}}$ in Kullback-Leibler (KL) divergence. In this work, we exploit this closeness between the clients' distributions $q_{\phi^{(n)}}$'s and the side information $p_{\theta}$ at the server, and propose a framework that requires approximately $D_{KL}(q_{\phi^{(n)}}|| p_{\theta})$ bits of communication. We show that our method can be integrated into many existing stochastic compression frameworks to attain the same (and often higher) test accuracy with up to $82$ times smaller bitrate than the prior work -- corresponding to 2,650 times overall compression.
- Abstract（参考訳）: クライアントからサーバにモデル更新を送信する際の通信コストは、スケーラブルなフェデレーションラーニング(FL)にとって大きなボトルネックとなります。
クライアント$n$は、クライアントのみの確率分布$q_{\phi^{(n)}}$からサンプルを送り、サーバはこれらのサンプルを使用してクライアントの分布の平均を推定する。
しかしながら、これらの手法は、トレーニングプロセスを通してサーバがクライアントの分散である$q_{\phi^{(n)}}$ in Kullback-Leibler (KL) の分散に近いグローバルディストリビューション$p_{\theta}$のサイド情報を持つようなFLセットアップを完全には利用しない。
本稿では、クライアントのディストリビューションである$q_{\phi^{(n)}}$'sとサーバのサイド情報$p_{\theta}$の近さを利用して、約$D_{KL}(q_{\phi^{(n)}}|| p_{\theta})$ビットの通信を必要とするフレームワークを提案する。
我々は,提案手法を既存の確率的圧縮フレームワークに組み込んで,前処理の最大8,200ドル分のビットレートで同じ(高頻度で)テスト精度を達成できることを示し,圧縮全体の2,650倍に対応する。
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