論文の概要: On the Power of Adaptive Weighted Aggregation in Heterogeneous Federated Learning and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02702v4
• Date: Fri, 13 Dec 2024 16:34:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:37:48.472714
• Title: On the Power of Adaptive Weighted Aggregation in Heterogeneous Federated Learning and Beyond
• Title（参考訳）: 不均一なフェデレーション学習における適応重み付けの力について
• Authors: Dun Zeng, Zenglin Xu, Shiyu Liu, Yu Pan, Qifan Wang, Xiaoying Tang,
• Abstract要約: フェデレーション平均化(FedAvg)は、フェデレーション学習(FL)において最も基本的なアルゴリズムである 最近の実証実験の結果、FedAvgは多くの実世界の異種タスクでうまく機能することが示された。 我々はFedAWAREと呼ばれるシンプルで効果的なFedAvg変種を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.894835756324454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Federated averaging (FedAvg) is the most fundamental algorithm in Federated learning (FL). Previous theoretical results assert that FedAvg convergence and generalization degenerate under heterogeneous clients. However, recent empirical results show that FedAvg can perform well in many real-world heterogeneous tasks. These results reveal an inconsistency between FL theory and practice that is not fully explained. In this paper, we show that common heterogeneity measures contribute to this inconsistency based on rigorous convergence analysis. Furthermore, we introduce a new measure \textit{client consensus dynamics} and prove that \textit{FedAvg can effectively handle client heterogeneity when an appropriate aggregation strategy is used}. Building on this theoretical insight, we present a simple and effective FedAvg variant termed FedAWARE. Extensive experiments on three datasets and two modern neural network architectures demonstrate that FedAWARE ensures faster convergence and better generalization in heterogeneous client settings. Moreover, our results show that FedAWARE can significantly enhance the generalization performance of advanced FL algorithms when used as a plug-in module.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション平均化(FedAvg)は、フェデレーション学習(FL)において最も基本的なアルゴリズムである。 以前の理論的結果は、FedAvg収束と一般化が不均一なクライアントの下で退化すると主張している。 しかし、最近の実証実験の結果、FedAvgは多くの実世界の異種タスクでうまく機能することが示された。 これらの結果は、完全に説明されていないFL理論と実践の矛盾を明らかにしている。 本稿では、厳密な収束分析に基づく共通不均一性尺度が、この矛盾に寄与することを示す。 さらに、新しい測度 \textit{client consensus dynamics} を導入し、適切なアグリゲーション戦略を使用すると、 \textit{FedAvg がクライアントの不均一性を効果的に処理できることを証明する。 この理論的な洞察に基づいて、FedAWAREと呼ばれるシンプルで効果的なFedAvg変種を示す。 3つのデータセットと2つの現代的なニューラルネットワークアーキテクチャに関する大規模な実験は、FedAWAREが不均一なクライアント設定におけるより高速な収束とより良い一般化を保証することを実証している。 さらに,FedAWAREはプラグインモジュールとして使用する場合,高度なFLアルゴリズムの一般化性能を大幅に向上させることができることを示す。

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