論文の概要: A Comprehensive Study on Model Initialization Techniques Ensuring
Efficient Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02100v1
- Date: Tue, 31 Oct 2023 23:26:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-12 19:45:19.078110
- Title: A Comprehensive Study on Model Initialization Techniques Ensuring
Efficient Federated Learning
- Title（参考訳）: 効果的なフェデレーション学習を支援するモデル初期化手法に関する総合的研究
- Authors: Ishmeet Kaur and Adwaita Janardhan Jadhav
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散とプライバシ保護の方法で機械学習モデルをトレーニングするための有望なパラダイムとして登場した。
モデルに使用される手法の選択は、フェデレーション学習システムの性能、収束速度、通信効率、プライバシー保証において重要な役割を果たす。
本研究は,各手法のメリットとデメリットを慎重に比較,分類,記述し,さまざまなFLシナリオに適用性について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advancement in the field of machine learning is unavoidable, but something of
major concern is preserving the privacy of the users whose data is being used
for training these machine learning algorithms. Federated learning(FL) has
emerged as a promising paradigm for training machine learning models in a
distributed and privacy-preserving manner which enables one to collaborate and
train a global model without sharing local data. But starting this learning
process on each device in the right way, called ``model initialization" is
critical. The choice of initialization methods used for models plays a crucial
role in the performance, convergence speed, communication efficiency, privacy
guarantees of federated learning systems, etc. In this survey, we dive deeper
into a comprehensive study of various ways of model initialization techniques
in FL.Unlike other studies, our research meticulously compares, categorizes,
and delineates the merits and demerits of each technique, examining their
applicability across diverse FL scenarios. We highlight how factors like client
variability, data non-IIDness, model caliber, security considerations, and
network restrictions influence FL model outcomes and propose how strategic
initialization can address and potentially rectify many such challenges. The
motivation behind this survey is to highlight that the right start can help
overcome challenges like varying data quality, security issues, and network
problems. Our insights provide a foundational base for experts looking to fully
utilize FL, also while understanding the complexities of model initialization.
- Abstract（参考訳）: 機械学習の分野の進歩は避けられないが、重要な関心事は、これらの機械学習アルゴリズムのトレーニングにデータが使われているユーザーのプライバシーを守ることだ。
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グローバルモデルのコラボレーションとトレーニングを可能にする、分散型でプライバシ保護の方法で機械学習モデルをトレーニングするための有望なパラダイムとして登場した。
しかし、'`モデル初期化'と呼ばれる正しい方法で各デバイスでこの学習プロセスを開始することは重要である。
モデルの初期化手法の選択は、性能、収束速度、通信効率、フェデレートされた学習システムのプライバシー保証などにおいて重要な役割を果たす。
本研究では,FLにおけるモデル初期化手法の様々な方法に関する包括的研究を深く掘り下げるとともに,各手法のメリットとデメリットを慎重に比較,分類,記述し,さまざまなFLシナリオに適用性を検討する。
クライアントのばらつき、データ非IID性、モデルの校正、セキュリティの考慮、ネットワークの制約といった要因がFLモデルの結果にどのように影響するかを強調し、戦略的初期化がこのような課題に対処し、修正する可能性を提案する。
この調査の動機は、データ品質やセキュリティ問題、ネットワーク問題など、適切なスタートが課題を克服する上で有効であることを強調することにある。
我々の洞察は、モデル初期化の複雑さを理解しながら、FLを完全に活用しようとする専門家の基盤となる。
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