論文の概要: Heterogeneous Federated Learning: State-of-the-art and Research Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10616v2
• Date: Fri, 8 Sep 2023 07:19:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-11 17:45:31.203265
• Title: Heterogeneous Federated Learning: State-of-the-art and Research Challenges
• Title（参考訳）: 不均一フェデレーション学習の現状と研究課題
• Authors: Mang Ye, Xiuwen Fang, Bo Du, Pong C. Yuen, Dacheng Tao
• Abstract要約: 不均一フェデレートラーニング(HFL)はより困難であり、それに対応するソリューションは多様で複雑である。 HFLの新たな進歩を概説し,既存のHFL手法の新たな分類法を提案する。 HFLにおけるいくつかの重要かつ将来的な研究方向性について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.77132819796105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) has drawn increasing attention owing to its potential use in large-scale industrial applications. Existing federated learning works mainly focus on model homogeneous settings. However, practical federated learning typically faces the heterogeneity of data distributions, model architectures, network environments, and hardware devices among participant clients. Heterogeneous Federated Learning (HFL) is much more challenging, and corresponding solutions are diverse and complex. Therefore, a systematic survey on this topic about the research challenges and state-of-the-art is essential. In this survey, we firstly summarize the various research challenges in HFL from five aspects: statistical heterogeneity, model heterogeneity, communication heterogeneity, device heterogeneity, and additional challenges. In addition, recent advances in HFL are reviewed and a new taxonomy of existing HFL methods is proposed with an in-depth analysis of their pros and cons. We classify existing methods from three different levels according to the HFL procedure: data-level, model-level, and server-level. Finally, several critical and promising future research directions in HFL are discussed, which may facilitate further developments in this field. A periodically updated collection on HFL is available at https://github.com/marswhu/HFL_Survey.
• Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、大規模産業用途での利用の可能性から注目を集めている。 既存のフェデレーション学習は主にモデル均質な設定に焦点を当てている。 しかし、実践的なフェデレーション学習は、典型的には、データ分散、モデルアーキテクチャ、ネットワーク環境、ハードウェア機器の異種性に直面する。 不均一フェデレートラーニング(HFL)はより困難であり、それに対応するソリューションは多様で複雑である。 したがって、研究課題と最先端技術に関する体系的な調査が不可欠である。 本稿では,まず,HFLにおける様々な研究課題について,統計的異質性,モデル異質性,通信異質性,デバイス異質性,その他の課題の5つの側面から要約する。 さらに,近年のHFLの進歩を概観し,既存のHFL手法の新たな分類法を提案し,その長所と短所の詳細な分析を行った。 我々は既存のメソッドを,データレベル,モデルレベル,サーバレベルという3つの異なるレベルから分類する。 最後に、この分野のさらなる発展を促進するため、hflにおけるいくつかの批判的かつ有望な今後の研究方向について論じる。 HFLの定期的に更新されたコレクションはhttps://github.com/marswhu/HFL_Survey.comで入手できる。

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