論文の概要: SemiSFL: Split Federated Learning on Unlabeled and Non-IID Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15870v3
- Date: Mon, 22 Jul 2024 08:18:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 05:46:42.597286
- Title: SemiSFL: Split Federated Learning on Unlabeled and Non-IID Data
- Title（参考訳）: SemiSFL: ラベルなしおよび非IIDデータによるフェデレーション学習
- Authors: Yang Xu, Yunming Liao, Hongli Xu, Zhipeng Sun, Liusheng Huang, Chunming Qiao,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがネットワークエッジでプライベートデータ上で機械学習モデルを協調的にトレーニングできるようにするためのものだ。
クラスタリング正規化を取り入れて,ラベルなしおよび非IIDクライアントデータでSFLを実行する,Semi-supervised SFLシステムを提案する。
本システムは,訓練時間の3.8倍の高速化を実現し,目標精度を達成しつつ通信コストを約70.3%削減し,非IIDシナリオで最大5.8%の精度向上を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.49090830845118
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) has emerged to allow multiple clients to collaboratively train machine learning models on their private data at the network edge. However, training and deploying large-scale models on resource-constrained devices is challenging. Fortunately, Split Federated Learning (SFL) offers a feasible solution by alleviating the computation and/or communication burden on clients. However, existing SFL works often assume sufficient labeled data on clients, which is usually impractical. Besides, data non-IIDness poses another challenge to ensure efficient model training. To our best knowledge, the above two issues have not been simultaneously addressed in SFL. Herein, we propose a novel Semi-supervised SFL system, termed SemiSFL, which incorporates clustering regularization to perform SFL with unlabeled and non-IID client data. Moreover, our theoretical and experimental investigations into model convergence reveal that the inconsistent training processes on labeled and unlabeled data have an influence on the effectiveness of clustering regularization. To mitigate the training inconsistency, we develop an algorithm for dynamically adjusting the global updating frequency, so as to improve training performance. Extensive experiments on benchmark models and datasets show that our system provides a 3.8x speed-up in training time, reduces the communication cost by about 70.3% while reaching the target accuracy, and achieves up to 5.8% improvement in accuracy under non-IID scenarios compared to the state-of-the-art baselines.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがネットワークエッジでプライベートデータ上で機械学習モデルを協調的にトレーニングできるようにするためのものだ。
しかし、リソース制約のあるデバイス上での大規模モデルのトレーニングとデプロイは困難である。
幸いなことに、SFL(Split Federated Learning)は、クライアントの計算や通信の負担を軽減することで、実現可能なソリューションを提供します。
しかし、既存のSFLの作業は、クライアントに十分なラベル付きデータを仮定することが多い。
さらに、データ非IIDnessは、効率的なモデルトレーニングを保証するために別の課題となる。
我々の知る限りでは、上記の2つの問題はSFLでは同時に解決されていない。
そこで本研究では,クラスタリング正規化を組み込んで,ラベルなしおよび非IIDクライアントデータでSFLを実行する,Semi-supervised SFLシステムを提案する。
さらに、モデル収束に関する理論的および実験的研究により、ラベル付きおよびラベルなしデータの一貫性のないトレーニングプロセスがクラスタリング正則化の有効性に影響を及ぼすことが明らかとなった。
トレーニングの不整合を軽減するため,グローバルな更新頻度を動的に調整し,トレーニング性能を向上させるアルゴリズムを開発した。
ベンチマークモデルとデータセットの大規模な実験により、我々のシステムはトレーニング時間の3.8倍のスピードアップを提供し、目標精度に達しながら通信コストを約70.3%削減し、最先端のベースラインと比較して、非IIDシナリオで最大5.8%の精度向上を実現している。
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