論文の概要: REFT: Resource-Efficient Federated Training Framework for Heterogeneous and Resource-Constrained Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13662v2
• Date: Thu, 7 Mar 2024 04:50:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 18:09:03.380465
• Title: REFT: Resource-Efficient Federated Training Framework for Heterogeneous and Resource-Constrained Environments
• Title（参考訳）: REFT:不均一・資源制約環境のための資源効率の高いフェデレーショントレーニングフレームワーク
• Authors: Humaid Ahmed Desai, Amr Hilal, Hoda Eldardiry
• Abstract要約: 分散システムでは、フェデレートラーニング(FL)が重要な役割を果たす。 FLは、機械学習のプライバシ強化サブドメインとして出現する。 我々は「不均一・資源制約環境のための資源効率の良いフェデレーション・トレーニング・フレームワーク」を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.117841684082203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) plays a critical role in distributed systems. In these systems, data privacy and confidentiality hold paramount importance, particularly within edge-based data processing systems such as IoT devices deployed in smart homes. FL emerges as a privacy-enforcing sub-domain of machine learning that enables model training on client devices, eliminating the necessity to share private data with a central server. While existing research has predominantly addressed challenges pertaining to data heterogeneity, there remains a current gap in addressing issues such as varying device capabilities and efficient communication. These unaddressed issues raise a number of implications in resource-constrained environments. In particular, the practical implementation of FL-based IoT or edge systems is extremely inefficient. In this paper, we propose "Resource-Efficient Federated Training Framework for Heterogeneous and Resource-Constrained Environments (REFT)," a novel approach specifically devised to address these challenges in resource-limited devices. Our proposed method uses Variable Pruning to optimize resource utilization by adapting pruning strategies to the computational capabilities of each client. Furthermore, our proposed REFT technique employs knowledge distillation to minimize the need for continuous bidirectional client-server communication. This achieves a significant reduction in communication bandwidth, thereby enhancing the overall resource efficiency. We conduct experiments for an image classification task, and the results demonstrate the effectiveness of our approach in resource-limited settings. Our technique not only preserves data privacy and performance standards but also accommodates heterogeneous model architectures, facilitating the participation of a broader array of diverse client devices in the training process, all while consuming minimal bandwidth.
• Abstract（参考訳）: 分散システムでは、フェデレートラーニング(FL)が重要な役割を果たす。 これらのシステムでは、特にスマートホームにデプロイされたIoTデバイスのようなエッジベースのデータ処理システムにおいて、データのプライバシと機密性が最重要となる。 FLは、クライアントデバイスでのモデルトレーニングを可能にする機械学習のプライバシ強化サブドメインとして登場し、中央サーバとプライベートデータを共有する必要がなくなる。 既存の研究は、データの不均一性に関する課題を主に扱っているが、デバイス能力の変化や効率的な通信といった問題に対処する上では、現在のギャップがある。 これらの未適応の問題は、リソース制約のある環境に多くの影響を及ぼす。 特に、FLベースのIoTまたはエッジシステムの実践的実装は、極めて非効率である。 本稿では,資源制限されたデバイスにおいて,これらの課題に対処するために考案された新しい手法であるREFT(Resource-Efficient Federated Training Framework for Heterogeneous and Resource-Constrained Environments)を提案する。 提案手法は,各クライアントの計算能力にpruning戦略を適用し,リソース利用を最適化するために可変pruningを用いる。 さらに,提案手法では,双方向クライアントサーバ通信の必要性を最小限に抑えるため,知識蒸留を用いる。 これにより通信帯域幅が大幅に減少し、リソース全体の効率が向上する。 画像分類タスクの実験を行い、資源制限設定におけるアプローチの有効性を実証した。 我々の技術は、データのプライバシとパフォーマンスの基準を保存するだけでなく、異種モデルアーキテクチャにも対応し、トレーニングプロセスに幅広い多様なクライアントデバイスが参加し、最小限の帯域を消費する。

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