Fugu-MT 論文翻訳(概要): On the Convergence of Federated Averaging under Partial Participation for Over-parameterized Neural Networks

論文の概要: On the Convergence of Federated Averaging under Partial Participation for Over-parameterized Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05495v2
Date: Fri, 2 Feb 2024 15:04:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-05 19:40:21.942453
Title: On the Convergence of Federated Averaging under Partial Participation for Over-parameterized Neural Networks
Title（参考訳）: 過パラメータニューラルネットワークの部分的参加によるフェデレーション平均値の収束性について
Authors: Xin Liu, Wei li, Dazhi Zhan, Yu Pan, Xin Ma, Yu Ding, Zhisong Pan
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデータを共有せずに複数のクライアントから機械学習モデルを協調的に作成するための分散パラダイムである。本稿では,FedAvgが世界規模で世界規模で収束していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.950558331060838
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) is a widely employed distributed paradigm for collaboratively training machine learning models from multiple clients without sharing local data. In practice, FL encounters challenges in dealing with partial client participation due to the limited bandwidth, intermittent connection and strict synchronized delay. Simultaneously, there exist few theoretical convergence guarantees in this practical setting, especially when associated with the non-convex optimization of neural networks. To bridge this gap, we focus on the training problem of federated averaging (FedAvg) method for two canonical models: a deep linear network and a two-layer ReLU network. Under the over-parameterized assumption, we provably show that FedAvg converges to a global minimum at a linear rate $\mathcal{O}\left((1-\frac{min_{i \in [t]}|S_i|}{N^2})^t\right)$ after $t$ iterations, where $N$ is the number of clients and $|S_i|$ is the number of the participated clients in the $i$-th iteration. Experimental evaluations confirm our theoretical results.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデータを共有せずに複数のクライアントから機械学習モデルを協調訓練するための分散パラダイムである。実際にFLは、帯域幅の制限、断続接続、厳密な同期遅延により、部分的なクライアント参加を扱う際の課題に直面している。同時に、この実践的な環境では、特にニューラルネットワークの非凸最適化に関連する理論収束保証がほとんど存在しない。このギャップを埋めるために、我々は2つの標準モデル(ディープ線形ネットワークと2層ReLUネットワーク)に対するフェデレーション平均化(FedAvg)法のトレーニング問題に焦点を当てた。過度にパラメータ化された仮定の下では、FedAvg が線型レート $\mathcal{O}\left((1-\frac{min_{i \in [t]}|S_i|}{N^2})^t\right)$ の後に$t$ の反復で、$N$ はクライアントの数で、$|S_i|$ は第2の反復で参加したクライアントの数であることを示す。実験的評価は理論的な結果を裏付ける。

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