論文の概要: Preconditioned Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11378v1
• Date: Wed, 20 Sep 2023 14:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-21 12:37:09.270176
• Title: Preconditioned Federated Learning
• Title（参考訳）: 事前条件付き連合学習
• Authors: Zeyi Tao, Jindi Wu, Qun Li
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、コミュニケーションの効率的かつプライバシ保護の方法でモデルトレーニングを可能にする分散機械学習アプローチである。 FedAvgは、現代の一階適応最適化と比較してアルゴリズム適応性を欠いていると考えられている。 局所適応性(PreFed)とサーバ側適応性(PreFedOp)の2つのフレームワークに基づく通信効率の高い新しいFLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7269332266153326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a distributed machine learning approach that enables model training in communication efficient and privacy-preserving manner. The standard optimization method in FL is Federated Averaging (FedAvg), which performs multiple local SGD steps between communication rounds. FedAvg has been considered to lack algorithm adaptivity compared to modern first-order adaptive optimizations. In this paper, we propose new communication-efficient FL algortithms based on two adaptive frameworks: local adaptivity (PreFed) and server-side adaptivity (PreFedOp). Proposed methods adopt adaptivity by using a novel covariance matrix preconditioner. Theoretically, we provide convergence guarantees for our algorithms. The empirical experiments show our methods achieve state-of-the-art performances on both i.i.d. and non-i.i.d. settings.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、コミュニケーションの効率的かつプライバシ保護の方法でモデルトレーニングを可能にする分散機械学習アプローチである。 FLの標準的な最適化手法はFedAvg(Federated Averaging)であり、通信ラウンド間で複数のローカルSGDステップを実行する。 FedAvgは、現代の一階適応最適化と比較してアルゴリズム適応性を欠いていると考えられている。 本稿では,ローカル適応性(PreFed)とサーバサイド適応性(PreFedOp)の2つのフレームワークに基づいた,通信効率のよい新しいFLアルゴリズムを提案する。 提案手法は,新しい共分散行列プリコンディショナーを用いて適応性を導入する。 理論的には、アルゴリズムに収束保証を提供する。 実験により,本手法はi.i.d.と非i.d.の両方で最先端の性能を達成することを示す。

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