論文の概要: FedBone: Towards Large-Scale Federated Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17465v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 08:19:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-03 13:14:01.352963
• Title: FedBone: Towards Large-Scale Federated Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: FedBone: 大規模フェデレーションマルチタスク学習を目指して
• Authors: Yiqiang Chen, Teng Zhang, Xinlong Jiang, Qian Chen, Chenlong Gao and Wuliang Huang
• Abstract要約: 現実世界のアプリケーションでは、視覚と自然言語のタスクは、高レベルの抽象的特徴を抽出するために大規模なモデルを必要とする。 既存のHFML手法は、マルチタスク最適化における勾配競合の影響を無視している。 我々はFedBoneと呼ばれる革新的なフレームワークを提案し、より優れた一般化を伴う大規模モデルの構築を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.835972363413884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heterogeneous federated multi-task learning (HFMTL) is a federated learning technique that combines heterogeneous tasks of different clients to achieve more accurate, comprehensive predictions. In real-world applications, visual and natural language tasks typically require large-scale models to extract high-level abstract features. However, large-scale models cannot be directly applied to existing federated multi-task learning methods. Existing HFML methods also disregard the impact of gradient conflicts on multi-task optimization during the federated aggregation process. In this work, we propose an innovative framework called FedBone, which enables the construction of large-scale models with better generalization from the perspective of server-client split learning and gradient projection. We split the entire model into two components: a large-scale general model (referred to as the general model) on the cloud server and multiple task-specific models (referred to as the client model) on edge clients, solving the problem of insufficient computing power on edge clients. The conflicting gradient projection technique is used to enhance the generalization of the large-scale general model between different tasks. The proposed framework is evaluated on two benchmark datasets and a real ophthalmic dataset. Comprehensive results demonstrate that FedBone efficiently adapts to heterogeneous local tasks of each client and outperforms existing federated learning algorithms in most dense prediction and classification tasks with off-the-shelf computational resources on the client side.
• Abstract（参考訳）: Heterogeneous Federated Multi-task Learning (HFMTL)は、異なるクライアントの不均一なタスクを組み合わせてより正確で包括的な予測を行うフェデレーション学習技術である。 現実世界のアプリケーションでは、視覚と自然言語のタスクは高レベルの抽象的特徴を抽出するために大規模なモデルを必要とする。 しかし,既存のマルチタスク学習手法では,大規模モデルは直接適用できない。 既存のHFML手法は、連邦集約プロセス中のマルチタスク最適化における勾配競合の影響を無視する。 本研究では,サーバクライアント分割学習と勾配投影の観点から,より一般化した大規模モデルの構築を可能にするfeedboneという革新的なフレームワークを提案する。 クラウドサーバの大規模汎用モデル(一般モデルとして参照)とエッジクライアントの複数のタスク固有モデル(クライアントモデルとして参照)の2つのコンポーネントにモデル全体を分割し、エッジクライアントのコンピューティングパワー不足の問題を解決しました。 矛盾する勾配投影法は、異なるタスク間の大規模一般モデルの一般化を促進するために用いられる。 提案フレームワークは2つのベンチマークデータセットと実際の眼科データセットで評価される。 総合的な結果から、FedBoneはクライアント側の異種ローカルタスクに効率よく適応し、既存のフェデレーション学習アルゴリズムよりも、クライアント側の既成計算資源を用いて、最も密集した予測および分類タスクにおいて優れることを示した。

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