論文の概要: Every Parameter Matters: Ensuring the Convergence of Federated Learning
with Dynamic Heterogeneous Models Reduction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08670v2
- Date: Thu, 26 Oct 2023 20:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-30 16:39:57.931788
- Title: Every Parameter Matters: Ensuring the Convergence of Federated Learning
with Dynamic Heterogeneous Models Reduction
- Title（参考訳）: パラメータのすべて:動的不均一モデル削減によるフェデレーション学習の収束性の確保
- Authors: Hanhan Zhou, Tian Lan, Guru Venkataramani and Wenbo Ding
- Abstract要約: クロスデバイス・フェデレーション・ラーニング(FL)は、ユニークなコントリビューションを行う可能性のあるローエンドのクライアントが、リソースのボトルネックのため、大規模なモデルのトレーニングから除外されるという、大きな課題に直面します。
近年,グローバルモデルから縮小サイズのモデルを抽出し,それに応じてローカルクライアントに適用することによって,モデル不均一FLに焦点を当てている。
本稿では,オンラインモデル抽出を用いた不均一FLアルゴリズムの一元化フレームワークを提案し,一般収束解析を初めて提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.567754688492414
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cross-device Federated Learning (FL) faces significant challenges where
low-end clients that could potentially make unique contributions are excluded
from training large models due to their resource bottlenecks. Recent research
efforts have focused on model-heterogeneous FL, by extracting reduced-size
models from the global model and applying them to local clients accordingly.
Despite the empirical success, general theoretical guarantees of convergence on
this method remain an open question. This paper presents a unifying framework
for heterogeneous FL algorithms with online model extraction and provides a
general convergence analysis for the first time. In particular, we prove that
under certain sufficient conditions and for both IID and non-IID data, these
algorithms converge to a stationary point of standard FL for general smooth
cost functions. Moreover, we introduce the concept of minimum coverage index,
together with model reduction noise, which will determine the convergence of
heterogeneous federated learning, and therefore we advocate for a holistic
approach that considers both factors to enhance the efficiency of heterogeneous
federated learning.
- Abstract（参考訳）: クロスデバイスフェデレーション学習(fl)は、リソースボトルネックのため、潜在的にユニークな貢献が可能なローエンドクライアントが大規模モデルのトレーニングから除外されるという、重大な課題に直面している。
近年,グローバルモデルから小型モデルを抽出し,それに応じてローカルクライアントに適用することによって,モデル不均一FLに焦点を当てている。
経験的成功にもかかわらず、この方法に対する一般的な理論的な収束の保証は未解決の問題である。
本稿では,オンラインモデル抽出を用いた不均一FLアルゴリズムの一元化フレームワークを提案し,一般収束解析を初めて提供する。
特に, 一定の条件下で, IIDおよび非IIDデータに対して, これらのアルゴリズムは一般のスムーズなコスト関数に対して標準FLの定常点に収束することを示す。
さらに,ヘテロジニアスフェデレーション学習の収束を決定するモデル低減雑音とともに,最小カバレッジ指標の概念を導入することにより,ヘテロジニアスフェデレーション学習の効率を高めるための両要因を考慮した総合的アプローチを提唱する。
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