Fugu-MT 論文翻訳(概要): Communication-Efficient Heterogeneous Federated Learning with Generalized Heavy-Ball Momentum

論文の概要: Communication-Efficient Heterogeneous Federated Learning with Generalized Heavy-Ball Momentum

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18578v2
Date: Wed, 12 Jun 2024 18:53:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-15 00:06:54.693030
Title: Communication-Efficient Heterogeneous Federated Learning with Generalized Heavy-Ball Momentum
Title（参考訳）: 一般化重粒子モーメントを用いたコミュニケーション効率の良い不均一フェデレーション学習
Authors: Riccardo Zaccone, Carlo Masone, Marco Ciccone,
Abstract要約: Federated Learning(FL)は、プライバシ制約のあるシナリオにおける分散データから学ぶための最先端のアプローチとして登場した。既存のアプローチは十分に堅牢ではなく、大規模シナリオではうまく機能せず、通信効率が良くない。本稿では,GHBMの適応的,通信効率の良い副設計インスタンスとして,GHBM(Generalized Heavy-Ball Momentum)を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.205317127088168
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as the state-of-the-art approach for learning from decentralized data in privacy-constrained scenarios. However, system and statistical challenges hinder real-world applications, which demand efficient learning from edge devices and robustness to heterogeneity. Despite significant research efforts, existing approaches (i) are not sufficiently robust, (ii) do not perform well in large-scale scenarios, and (iii) are not communication efficient. In this work, we propose a novel Generalized Heavy-Ball Momentum (GHBM), motivating its principled application to counteract the effects of statistical heterogeneity in FL. Then, we present FedHBM as an adaptive, communication-efficient by-design instance of GHBM. Extensive experimentation on vision and language tasks, in both controlled and realistic large-scale scenarios, provides compelling evidence of substantial and consistent performance gains over the state of the art.
Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、プライバシ制約のあるシナリオにおける分散データから学ぶための最先端のアプローチとして登場した。しかし、システムと統計的課題は、エッジデバイスからの効率的な学習と、不均一性に対する堅牢性を要求する現実世界の応用を妨げる。大きな研究努力にもかかわらず、既存のアプローチ (i)十分に頑丈でない。 (二)大規模なシナリオではうまく機能せず、 (iii)通信効率は高くない。本研究は,FLにおける統計的不均一性の効果に対抗するために,その原理を取り入れたGHBM(Generalized Heavy-Ball Momentum)を提案する。そこで我々は,GHBMの適応的,通信効率の良い副設計インスタンスとしてFedHBMを提案する。ビジョンと言語タスクに関する大規模な実験は、制御と現実の両方の大規模シナリオにおいて、最先端技術に対する実質的で一貫したパフォーマンス向上を示す説得力のある証拠となる。

関連論文リスト

Towards Efficient Model-Heterogeneity Federated Learning for Large Models [18.008063521900702]
モデル・ヘテロジニティ・フェデレーション・ラーニング(MHFL)に適した革新的微調整フレームワークであるHeteroTuneを紹介する。特に,マルチブランチ・クロスモデルアグリゲータを用いたFedAdapterという,パラメータ効率の高いファインチューニング構造を提案する。軽量なFedAdapterの利点は、計算オーバーヘッドと通信オーバーヘッドの両方を大幅に削減することにある。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-25T09:58:51Z)
DynamicFL: Federated Learning with Dynamic Communication Resource Allocation [34.97472382870816]
Federated Learning(FL)は、複数のユーザがローカルデータを使ってモデルを分散的にトレーニングできる、協調的な機械学習フレームワークである。我々は,グローバルモデルの性能と通信コストのトレードオフを調査する新しいFLフレームワークであるDynamicFLを紹介する。モデル精度は最大10%向上し,DynamicFLは最先端の手法を超越していることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-08T05:53:32Z)
Pessimistic Causal Reinforcement Learning with Mediators for Confounded Offline Data [17.991833729722288]
我々は新しいポリシー学習アルゴリズム PESsimistic CAusal Learning (PESCAL) を提案する。我々のキーとなる観察は、システム力学における作用の効果を媒介する補助変数を組み込むことで、Q-関数の代わりに媒介物分布関数の下位境界を学習することは十分であるということである。提案するアルゴリズムの理論的保証とシミュレーションによる有効性の実証、および主要な配車プラットフォームからのオフラインデータセットを利用した実世界の実験を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-18T14:51:19Z)
Take History as a Mirror in Heterogeneous Federated Learning [9.187993085263209]
フェデレートラーニング(FL)は、いくつかのクライアントが生データを開示することなく、機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。本稿では,FedHist(Federated Historical Learning)と呼ばれる新しい非同期FLフレームワークを提案する。 FedHistは、非IIDデータと勾配の安定化によって引き起こされる課題に効果的に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-16T11:40:49Z)
Privacy-preserving Federated Primal-dual Learning for Non-convex and Non-smooth Problems with Model Sparsification [51.04894019092156]
FL(Federated Learning)は,FLオーケストレーション(PS)の下でクライアント上でモデルをトレーニングする,急速に成長する領域として認識されている。本稿では,非滑らかなFL問題に対して,新しい一次分離アルゴリズムを提案し,保証する。その独特な洞察力のある性質とその分析も提示される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-30T14:15:47Z)
Distributionally Robust Model-based Reinforcement Learning with Large State Spaces [55.14361269378122]
強化学習における3つの大きな課題は、大きな状態空間を持つ複雑な力学系、コストのかかるデータ取得プロセス、トレーニング環境の展開から現実の力学を逸脱させることである。広範に用いられているKullback-Leibler, chi-square, および全変分不確実性集合の下で, 連続状態空間を持つ分布ロバストなマルコフ決定過程について検討した。本稿では,ガウス過程と最大分散削減アルゴリズムを用いて,多出力名目遷移力学を効率的に学習するモデルベースアプローチを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-05T13:42:11Z)
FS-Real: Towards Real-World Cross-Device Federated Learning [60.91678132132229]
Federated Learning (FL)は、ローカルデータをアップロードすることなく、分散クライアントと協調して高品質なモデルをトレーニングすることを目的としている。 FL研究と実世界のシナリオの間には依然としてかなりのギャップがあり、主に異種デバイスの特徴とそのスケールによって引き起こされている。本稿では,実世界横断デバイスFL,FS-Realのための効率的でスケーラブルなプロトタイピングシステムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-23T15:37:17Z)
Towards Fair Federated Recommendation Learning: Characterizing the Inter-Dependence of System and Data Heterogeneity [6.355248215478912]
フェデレートラーニング(FL)は、デバイス上で機械学習モデルトレーニングを実行することで、レコメンデータシステムにおけるデータプライバシの効果的なメカニズムである。以前のFL最適化では、FLが直面するデータとシステムの不均一性の問題に対処していたが、両者は互いに独立していると仮定した。本稿では、実世界のデータにおけるデータとシステムの不均一性の相互依存性を示すために、データ駆動型アプローチを採用し、モデル全体の品質と公平性に与える影響を定量化する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-30T20:59:35Z)
Finite-Time Consensus Learning for Decentralized Optimization with Nonlinear Gossiping [77.53019031244908]
本稿では,非線形ゴシップ(NGO)に基づく分散学習フレームワークを提案する。コミュニケーション遅延とランダム化チャットが学習にどう影響するかを解析することで,実践的なバリエーションの導出が可能となる。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-04T15:36:25Z)
Supercharging Imbalanced Data Learning With Energy-based Contrastive Representation Transfer [72.5190560787569]
コンピュータビジョンにおいて、長い尾のデータセットからの学習は、特に自然画像データセットの繰り返しのテーマである。本稿では,データ生成機構がラベル条件と特徴分布の間で不変であるメタ分散シナリオを提案する。これにより、因果データインフレーションの手順を利用してマイノリティクラスの表現を拡大できる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-25T00:13:11Z)
FedDANE: A Federated Newton-Type Method [49.9423212899788]
フェデレートラーニングは、大規模分散データセット上で低統計モデルを共同で学習することを目的としている。我々は、フェデレーション学習を扱うために、DANEから適応する最適化であるFedDANEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-07T07:44:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。