論文の概要: Towards Fast and Stable Federated Learning: Confronting Heterogeneity via Knowledge Anchor

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02416v1
• Date: Tue, 5 Dec 2023 01:12:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-06 17:15:31.421106
• Title: Towards Fast and Stable Federated Learning: Confronting Heterogeneity via Knowledge Anchor
• Title（参考訳）: 高速かつ安定的なフェデレーションラーニングを目指して:知識アンカーによる異種性の克服
• Authors: Jinqian Chen, Jihua Zhu, Qinghai Zheng
• Abstract要約: 本稿では,異なる通信ラウンド間の局所訓練において,各クラスを忘れる程度を系統的に分析する。 これらの知見に触発され,FedKA(Federated Knowledge Anchor)と呼ばれる新しい,簡単なアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.696420390977863
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning encounters a critical challenge of data heterogeneity, adversely affecting the performance and convergence of the federated model. Various approaches have been proposed to address this issue, yet their effectiveness is still limited. Recent studies have revealed that the federated model suffers severe forgetting in local training, leading to global forgetting and performance degradation. Although the analysis provides valuable insights, a comprehensive understanding of the vulnerable classes and their impact factors is yet to be established. In this paper, we aim to bridge this gap by systematically analyzing the forgetting degree of each class during local training across different communication rounds. Our observations are: (1) Both missing and non-dominant classes suffer similar severe forgetting during local training, while dominant classes show improvement in performance. (2) When dynamically reducing the sample size of a dominant class, catastrophic forgetting occurs abruptly when the proportion of its samples is below a certain threshold, indicating that the local model struggles to leverage a few samples of a specific class effectively to prevent forgetting. Motivated by these findings, we propose a novel and straightforward algorithm called Federated Knowledge Anchor (FedKA). Assuming that all clients have a single shared sample for each class, the knowledge anchor is constructed before each local training stage by extracting shared samples for missing classes and randomly selecting one sample per class for non-dominant classes. The knowledge anchor is then utilized to correct the gradient of each mini-batch towards the direction of preserving the knowledge of the missing and non-dominant classes. Extensive experimental results demonstrate that our proposed FedKA achieves fast and stable convergence, significantly improving accuracy on popular benchmarks.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、データ不均一性において重要な課題に直面し、フェデレーションモデルの性能と収束に悪影響を及ぼす。 この問題に対処するための様々なアプローチが提案されているが、その効果はまだ限られている。 近年の研究では、フェデレートモデルが局所訓練において深刻な忘れ込みに悩まされ、グローバルな忘れ込みと性能低下につながっていることが明らかになった。 分析は貴重な洞察を提供するが、脆弱なクラスとその影響要因に関する包括的理解はまだ確立されていない。 本稿では,異なるコミュニケーションラウンドをまたがるローカルトレーニングにおいて,各クラスの忘れやすさを体系的に分析することで,このギャップを埋めることを目的とする。 1) 障害クラスと非支配クラスは, 地域訓練中にも同様に忘れられ, 支配クラスは成績が向上した。 2) 優占集団のサンプルサイズを動的に減少させると,そのサンプルの割合が一定の閾値以下である場合,破滅的忘れが突然発生し,局所モデルが特定の集団のサンプルを効果的に活用するのに苦労していることを示す。 これらの知見に動機づけられ,federated knowledge anchor (fedka) と呼ばれる新しい素直なアルゴリズムを提案する。 すべてのクライアントが各クラスに対して単一の共有サンプルを持っていると仮定すると、知識アンカーは、不足するクラスの共有サンプルを抽出し、非支配クラスのクラス毎に1つのサンプルをランダムに選択することで、各ローカルトレーニングステージの前に構築される。 知識アンカーは、不足クラスと非支配クラスの知識を保存する方向への各ミニバッチの勾配を補正するために使用される。 その結果,提案したFedKAは高速かつ安定な収束を実現し,ベンチマークの精度を大幅に向上した。

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