論文の概要: Federated Orthogonal Training: Mitigating Global Catastrophic Forgetting
in Continual Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01289v1
- Date: Sun, 3 Sep 2023 23:21:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 20:23:21.369774
- Title: Federated Orthogonal Training: Mitigating Global Catastrophic Forgetting
in Continual Federated Learning
- Title（参考訳）: 連立直交訓練--連立学習における世界大惨事の回避
- Authors: Yavuz Faruk Bakman, Duygu Nur Yaldiz, Yahya H. Ezzeldin, Salman
Avestimehr
- Abstract要約: フェデレート・オーソゴナル・トレーニング(FOT)という新しい手法を提案し,フェデレーション・ラーニング(CFL)における世界的な破滅的な忘れに対処する。
提案アルゴリズムは,従来のタスクに対して,各レイヤのグローバルな入力部分空間を抽出し,各レイヤのグローバルなプリンシパル部分空間であるような新しいタスクの集約された更新を,各レイヤのグローバルなプリンシパル部分空間に修正する。
FOTは、最小の計算と通信コストしか必要とせず、平均精度が15%まで向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.830195663814926
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) has gained significant attraction due to its ability
to enable privacy-preserving training over decentralized data. Current
literature in FL mostly focuses on single-task learning. However, over time,
new tasks may appear in the clients and the global model should learn these
tasks without forgetting previous tasks. This real-world scenario is known as
Continual Federated Learning (CFL). The main challenge of CFL is Global
Catastrophic Forgetting, which corresponds to the fact that when the global
model is trained on new tasks, its performance on old tasks decreases. There
have been a few recent works on CFL to propose methods that aim to address the
global catastrophic forgetting problem. However, these works either have
unrealistic assumptions on the availability of past data samples or violate the
privacy principles of FL. We propose a novel method, Federated Orthogonal
Training (FOT), to overcome these drawbacks and address the global catastrophic
forgetting in CFL. Our algorithm extracts the global input subspace of each
layer for old tasks and modifies the aggregated updates of new tasks such that
they are orthogonal to the global principal subspace of old tasks for each
layer. This decreases the interference between tasks, which is the main cause
for forgetting. We empirically show that FOT outperforms state-of-the-art
continual learning methods in the CFL setting, achieving an average accuracy
gain of up to 15% with 27% lower forgetting while only incurring a minimal
computation and communication cost.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL)は、分散データによるプライバシー保護トレーニングを可能にする能力によって、大きな注目を集めている。
FLの現在の文献は主にシングルタスク学習に焦点を当てている。
しかし、時間が経つにつれて、クライアントに新しいタスクが現れ、グローバルモデルは以前のタスクを忘れずにこれらのタスクを学習すべきである。
この現実世界のシナリオはcontinual federated learning (cfl)として知られている。
CFLの主な課題はGlobal Catastrophic Forgettingであり、これは、グローバルモデルが新しいタスクで訓練されると、古いタスクのパフォーマンスが低下するという事実に対応する。
近年CFLにおいて、世界的な破滅的な忘れの問題に対処する手法を提案する研究がいくつか行われている。
しかしながら、これらの作業は過去のデータサンプルの可用性に関する非現実的な仮定を持つか、flのプライバシ原則に違反する。
本稿では,これらの欠点を克服し,CFLにおける世界的な破滅的忘れを解消する新たな手法であるFOTを提案する。
提案手法は,古いタスクに対する各レイヤのグローバル入力サブスペースを抽出し,新しいタスクの集約された更新を,各レイヤの古いタスクのグローバルプリンシパルサブスペースと直交するように修正する。
これにより、タスク間の干渉が減少する。
実験により,fotはcfl設定において最先端の連続学習手法を上回っており,最大15%の精度向上を達成し,最小の計算と通信コストを伴わずに27%の精度で学習できることを示した。
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