論文の概要: A Multi-Token Coordinate Descent Method for Semi-Decentralized Vertical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09977v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 17:59:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 12:02:08.078350
• Title: A Multi-Token Coordinate Descent Method for Semi-Decentralized Vertical Federated Learning
• Title（参考訳）: 半分散垂直フェデレート学習のためのマルチトケン座標降下法
• Authors: Pedro Valdeira, Yuejie Chi, Cl\'audia Soares, Jo\~ao Xavier
• Abstract要約: コミュニケーション効率は学習における大きな課題である MTCD(Multi-Token Coordinate Descent)を提案する。 MTCDは、半分散垂直連邦設定のための調整可能な通信効率である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.60603310894048
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Communication efficiency is a major challenge in federated learning (FL). In client-server schemes, the server constitutes a bottleneck, and while decentralized setups spread communications, they do not necessarily reduce them due to slower convergence. We propose Multi-Token Coordinate Descent (MTCD), a communication-efficient algorithm for semi-decentralized vertical federated learning, exploiting both client-server and client-client communications when each client holds a small subset of features. Our multi-token method can be seen as a parallel Markov chain (block) coordinate descent algorithm and it subsumes the client-server and decentralized setups as special cases. We obtain a convergence rate of $\mathcal{O}(1/T)$ for nonconvex objectives when tokens roam over disjoint subsets of clients and for convex objectives when they roam over possibly overlapping subsets. Numerical results show that MTCD improves the state-of-the-art communication efficiency and allows for a tunable amount of parallel communications.
• Abstract（参考訳）: コミュニケーション効率は連合学習(fl)において大きな課題である。 クライアントサーバのスキームでは、サーバはボトルネックを構成し、分散したセットアップは通信を広めるが、コンバージェンスが遅いため必ずしも減少しない。 我々は,クライアントサーバとクライアントクライアントの双方の通信を,クライアントが少数の機能を持つ場合に利用する,半分散型垂直連合学習のための通信効率の高いアルゴリズムMTCDを提案する。 我々のマルチトークン手法は並列マルコフ連鎖(ブロック)座標降下アルゴリズムとみなすことができ、クライアントサーバと分散化セットアップを特別なケースとして仮定する。 トークンがクライアントの非結合部分集合の上を歩き回るときの非凸目的に対する$\mathcal{O}(1/T)$の収束率と、重複する可能性のある部分集合の上を歩き回るときの凸目標を得る。 MTCDは最先端の通信効率を向上し、可変量の並列通信を可能にすることを示す。

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