論文の概要: EvoFed: Leveraging Evolutionary Strategies for Communication-Efficient Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07485v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 17:25:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 13:21:18.524345
• Title: EvoFed: Leveraging Evolutionary Strategies for Communication-Efficient Federated Learning
• Title（参考訳）: evofed: コミュニケーション効率のよい連合学習のための進化戦略の活用
• Authors: Mohammad Mahdi Rahimi, Hasnain Irshad Bhatti, Younghyun Park, Humaira Kousar, Jaekyun Moon
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は分散ノード間の協調モデルトレーニングを可能にする分散機械学習パラダイムである。 本稿では,進化戦略(ES)をFLと統合し,これらの課題に対処する新しいアプローチであるEvoFedを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.124439914522693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a decentralized machine learning paradigm that enables collaborative model training across dispersed nodes without having to force individual nodes to share data. However, its broad adoption is hindered by the high communication costs of transmitting a large number of model parameters. This paper presents EvoFed, a novel approach that integrates Evolutionary Strategies (ES) with FL to address these challenges. EvoFed employs a concept of 'fitness-based information sharing', deviating significantly from the conventional model-based FL. Rather than exchanging the actual updated model parameters, each node transmits a distance-based similarity measure between the locally updated model and each member of the noise-perturbed model population. Each node, as well as the server, generates an identical population set of perturbed models in a completely synchronized fashion using the same random seeds. With properly chosen noise variance and population size, perturbed models can be combined to closely reflect the actual model updated using the local dataset, allowing the transmitted similarity measures (or fitness values) to carry nearly the complete information about the model parameters. As the population size is typically much smaller than the number of model parameters, the savings in communication load is large. The server aggregates these fitness values and is able to update the global model. This global fitness vector is then disseminated back to the nodes, each of which applies the same update to be synchronized to the global model. Our analysis shows that EvoFed converges, and our experimental results validate that at the cost of increased local processing loads, EvoFed achieves performance comparable to FedAvg while reducing overall communication requirements drastically in various practical settings.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning, fl)は、分散ノード間の協調的なモデルトレーニングを可能にする、分散機械学習パラダイムである。 しかし、その広く普及は、多数のモデルパラメータを伝達する通信コストの高さによって妨げられている。 本稿では,進化戦略(ES)とFLを統合する新しいアプローチであるEvoFedについて述べる。 EvoFedは「適合性に基づく情報共有」という概念を採用しており、従来のモデルベースFLとは大きく異なる。 実際の更新されたモデルパラメータを交換する代わりに、各ノードは、局所更新されたモデルとノイズ摂動モデル人口の各メンバーとの間の距離ベースの類似度測度を送信する。 各ノードとサーバは、同じランダムなシードを用いて完全に同期した方法で、同じ集団の摂動モデルのモデルを生成する。 適切に選択されたノイズ分散と人口規模により、摂動モデルを組み合わせて、ローカルデータセットを使用して更新された実際のモデルを正確に反映することができ、送信された類似度測定(または適合度値)がモデルパラメータに関するほぼ完全な情報を運ぶことができる。 集団の大きさは一般的にモデルパラメータの数よりはるかに小さいため、通信負荷の節約は大きい。 サーバはこれらのフィットネス値を集約し、グローバルモデルを更新することができる。 このグローバルなフィットネスベクトルはノードに分散され、それぞれが同じアップデートを適用してグローバルモデルに同期する。 分析の結果,EvoFedは局所的な処理負荷を増大させるコストでFedAvgに匹敵する性能を達成し,通信要求の総量を大幅に削減することを確認した。

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