論文の概要: Federated Learning Under Restricted User Availability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14176v1
• Date: Mon, 25 Sep 2023 14:40:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-26 15:09:02.699592
• Title: Federated Learning Under Restricted User Availability
• Title（参考訳）: 制限付きユーザアベイラビリティ下でのフェデレーション学習
• Authors: Periklis Theodoropoulos, Konstantinos E. Nikolakakis and Dionysis Kalogerias
• Abstract要約: ユーザの不均一な可用性や参加は、悪影響や環境のために避けられない。 本稿では,頻度の低いユーザや制限されたユーザによるデータへの制限的参加を効果的に捉え,緩和するFL問題の新たな定式化を提案する。 提案手法は, 標準FLと比較して, 性能が有意に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0846824529023387
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a decentralized machine learning framework that enables collaborative model training while respecting data privacy. In various applications, non-uniform availability or participation of users is unavoidable due to an adverse or stochastic environment, the latter often being uncontrollable during learning. Here, we posit a generic user selection mechanism implementing a possibly randomized, stationary selection policy, suggestively termed as a Random Access Model (RAM). We propose a new formulation of the FL problem which effectively captures and mitigates limited participation of data originating from infrequent, or restricted users, at the presence of a RAM. By employing the Conditional Value-at-Risk (CVaR) over the (unknown) RAM distribution, we extend the expected loss FL objective to a risk-aware objective, enabling the design of an efficient training algorithm that is completely oblivious to the RAM, and with essentially identical complexity as FedAvg. Our experiments on synthetic and benchmark datasets show that the proposed approach achieves significantly improved performance as compared with standard FL, under a variety of setups.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、データプライバシを尊重しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする分散機械学習フレームワークである。 様々なアプリケーションにおいて、ユーザの不均一な可用性や参加は、悪いあるいは確率的な環境のために避けられない。 本稿では,ランダムアクセスモデル(ram)として提案される,確率的かつ定常的な選択ポリシーを実装する汎用ユーザ選択機構を仮定する。 そこで本研究では,RAM の存在下で,頻度の低いユーザや制限されたユーザからの限られた参加を効果的に捉え,緩和する FL 問題の新たな定式化を提案する。 CVaR(Conditional Value-at-Risk)を(未知の)RAM分布に導入することにより、予測損失FL目標をリスク認識対象に拡張し、RAMに完全に依存せず、基本的にFedAvgと同じ複雑さを持つ効率的なトレーニングアルゴリズムの設計を可能にする。 合成およびベンチマークデータセットを用いた実験により, 提案手法は, 標準FLと比較して, 様々な設定で性能を著しく向上することを示した。

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