論文の概要: Scheduling and Communication Schemes for Decentralized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16021v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 17:35:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 14:02:32.011792
• Title: Scheduling and Communication Schemes for Decentralized Federated Learning
• Title（参考訳）: 分散連合学習のためのスケジューリングと通信方式
• Authors: Bahaa-Eldin Ali Abdelghany and Ana Fern\'andez-Vilas and Manuel Fern\'andez-Veiga and Nashwa El-Bendary and Ammar M. Hassan and Walid M. Abdelmoez
• Abstract要約: 勾配降下(SGD)アルゴリズムを用いた分散連合学習(DFL)モデルが導入された。 DFLの3つのスケジューリングポリシーがクライアントと並列サーバ間の通信のために提案されている。 その結果,提案した計画警察は,収束速度と最終グローバルモデルの両方に影響を及ぼすことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.31410859223862103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a distributed machine learning paradigm in which a large number of clients coordinate with a central server to learn a model without sharing their own training data. One central server is not enough, due to problems of connectivity with clients. In this paper, a decentralized federated learning (DFL) model with the stochastic gradient descent (SGD) algorithm has been introduced, as a more scalable approach to improve the learning performance in a network of agents with arbitrary topology. Three scheduling policies for DFL have been proposed for communications between the clients and the parallel servers, and the convergence, accuracy, and loss have been tested in a totally decentralized mplementation of SGD. The experimental results show that the proposed scheduling polices have an impact both on the speed of convergence and in the final global model.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、多数のクライアントが中央サーバとコーディネートして、独自のトレーニングデータを共有せずにモデルを学習する分散機械学習パラダイムである。 クライアントとの接続に問題があるため、ひとつの中央サーバでは不十分である。 本稿では,任意のトポロジを持つエージェントのネットワークにおける学習性能を向上させるための,よりスケーラブルな手法として,確率的勾配降下(sgd)アルゴリズムを用いた分散連立学習(dfl)モデルを提案する。 DFLの3つのスケジューリングポリシがクライアントと並列サーバ間の通信のために提案され、SGDの完全分散実装において収束、精度、損失がテストされている。 実験の結果,提案した計画警察は,収束速度と最終グローバルモデルの両方に影響を及ぼすことがわかった。

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