論文の概要: Towards Instance-adaptive Inference for Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06051v2
- Date: Thu, 17 Aug 2023 05:04:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 22:05:08.231915
- Title: Towards Instance-adaptive Inference for Federated Learning
- Title（参考訳）: フェデレーション学習におけるインスタンス適応推論に向けて
- Authors: Chun-Mei Feng, Kai Yu, Nian Liu, Xinxing Xu, Salman Khan, Wangmeng Zuo
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがローカルトレーニングを集約することで、強力なグローバルモデルを学ぶことができる分散学習パラダイムである。
本稿では,FedInsという新しいFLアルゴリズムを提案する。
我々のFedInsは、Tiny-ImageNet上での通信コストが15%未満で、トップパフォーマンスの手法に対して6.64%の改善など、最先端のFLアルゴリズムよりも優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.38701896056828
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning (FL) is a distributed learning paradigm that enables
multiple clients to learn a powerful global model by aggregating local
training. However, the performance of the global model is often hampered by
non-i.i.d. distribution among the clients, requiring extensive efforts to
mitigate inter-client data heterogeneity. Going beyond inter-client data
heterogeneity, we note that intra-client heterogeneity can also be observed on
complex real-world data and seriously deteriorate FL performance. In this
paper, we present a novel FL algorithm, i.e., FedIns, to handle intra-client
data heterogeneity by enabling instance-adaptive inference in the FL framework.
Instead of huge instance-adaptive models, we resort to a parameter-efficient
fine-tuning method, i.e., scale and shift deep features (SSF), upon a
pre-trained model. Specifically, we first train an SSF pool for each client,
and aggregate these SSF pools on the server side, thus still maintaining a low
communication cost. To enable instance-adaptive inference, for a given
instance, we dynamically find the best-matched SSF subsets from the pool and
aggregate them to generate an adaptive SSF specified for the instance, thereby
reducing the intra-client as well as the inter-client heterogeneity. Extensive
experiments show that our FedIns outperforms state-of-the-art FL algorithms,
e.g., a 6.64\% improvement against the top-performing method with less than
15\% communication cost on Tiny-ImageNet. Our code and models will be publicly
released.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがローカルトレーニングを集約することで、強力なグローバルモデルを学ぶことができる分散学習パラダイムである。
しかし、グローバルモデルの性能はクライアント間の非単位分布によって妨げられ、クライアント間の不均一性を緩和するために広範囲な努力が必要である。
クライアント間データの不均一性を超えて、クライアント内不均一性は複雑な実世界データでも観察でき、fl性能を著しく低下させることに注意する。
本稿では、flフレームワークでインスタンス適応推論を有効にすることにより、クライアント内データの不均一性を処理する新しいflアルゴリズム、すなわちfeedinsを提案する。
巨大なインスタンス適応モデルの代わりに、パラメータ効率のよい微調整方法、すなわち、事前訓練されたモデルでディープ機能(ssf)をスケール・アンド・シフトします。
具体的には、まず各クライアントに対してSSFプールをトレーニングし、サーバ側でこれらのSSFプールを集約し、通信コストを低く抑える。
インスタンス適応推論を可能にするために、与えられたインスタンスに対して、最も適合したSSFサブセットを動的に発見し、それらを集約して、インスタンスに指定された適応SSFを生成する。
大規模な実験により、我々のFedInsは最先端のFLアルゴリズム(例えば、Tiny-ImageNetの通信コストが15倍未満の最高性能の手法に対して6.64倍の改善を達成している。
私たちのコードとモデルは公開されます。
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