論文の概要: FedSOL: Stabilized Orthogonal Learning in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12532v5
• Date: Wed, 28 Feb 2024 06:56:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-29 12:04:49.144490
• Title: FedSOL: Stabilized Orthogonal Learning in Federated Learning
• Title（参考訳）: FedSOL: フェデレートラーニングにおける直交学習の安定化
• Authors: Gihun Lee, Minchan Jeong, Sangmook Kim, Jaehoon Oh, Se-Young Yun
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、個々のクライアントからローカルに訓練されたモデルを集約し、グローバルモデルを構築する。 FLは、クライアントが不均一なデータ分散を持つ場合、大きなパフォーマンス劣化に悩まされることが多い。 本稿では,2つの相反する目標のバランスをとるために,FedSOL(Federated Stabilized Orthogonal Learning)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.273558804097075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning(FL) aggregates locally trained models from individual clients to construct a global model. While FL enables learning a model with data privacy, it often suffers from significant performance degradation when clients have heterogeneous data distributions. This data heterogeneity causes the model to forget the global knowledge acquired from previously sampled clients after being trained on local datasets. Although the introduction of proximal objectives in local updates helps to preserve global knowledge, it can also hinder local learning by interfering with local objectives. To address this problem, we propose a novel method, Federated Stabilized Orthogonal Learning(FedSOL), which adopts an orthogonal learning strategy to balance the two conflicting objectives. FedSOL is designed to identify gradients of local objectives that are inherently orthogonal to directions affecting the proximal objective. Specifically, FedSOL targets parameter regions where learning on the local objective is minimally influenced by proximal weight perturbations. Our experiments demonstrate that FedSOL consistently achieves state-of-the-art performance across various scenarios.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)は、グローバルモデルを構築するために個々のクライアントからローカルにトレーニングされたモデルを集約する。 flはデータプライバシでモデルを学ぶことができるが、クライアントが異種データ分散を持つ場合、パフォーマンスが著しく低下する。 このデータの均一性により、モデルは、ローカルデータセットでトレーニングされた後に、以前にサンプリングされたクライアントから得られたグローバルな知識を忘れることになる。 地域更新における近位目標の導入は、グローバル知識の保存に役立つが、地域目標との干渉によって局所学習を阻害することもある。 そこで本研究では,2つの相反する目標のバランスをとるために,直交学習戦略を採用するフェデレート安定化直交学習(federated stabilized orthogonal learning, fedsol)を提案する。 FedSOLは、近位目的に影響を及ぼす方向に対して本質的に直交する局所目的の勾配を特定するように設計されている。 特に、FedSOLは、局所的な目的についての学習が近量摂動の影響を最小限に抑えるパラメータ領域をターゲットにしている。 実験の結果,FedSOLは様々なシナリオで常に最先端のパフォーマンスを実現していることがわかった。

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