論文の概要: PFLlib: A Beginner-Friendly and Comprehensive Personalized Federated Learning Library and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04992v2
• Date: Thu, 27 Feb 2025 04:41:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-28 14:52:27.264871
• Title: PFLlib: A Beginner-Friendly and Comprehensive Personalized Federated Learning Library and Benchmark
• Title（参考訳）: PFLlib: 個人化フェデレーション学習ライブラリとベンチマーク
• Authors: Jianqing Zhang, Yang Liu, Yang Hua, Hao Wang, Tao Song, Zhengui Xue, Ruhui Ma, Jian Cao,
• Abstract要約: pFLは、各クライアントのグローバルおよびパーソナライズされた目標をFL設定でバランスさせることを目的としています。 PFLlibは、統合ベンチマークプラットフォームを備えた包括的なpFLライブラリである。 PFLlibは、GitHubで1600以上のスターと300のフォークを獲得した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.954706790789434
• License:
• Abstract: Amid the ongoing advancements in Federated Learning (FL), a machine learning paradigm that allows collaborative learning with data privacy protection, personalized FL (pFL)has gained significant prominence as a research direction within the FL domain. Whereas traditional FL (tFL) focuses on jointly learning a global model, pFL aims to balance each client's global and personalized goals in FL settings. To foster the pFL research community, we started and built PFLlib, a comprehensive pFL library with an integrated benchmark platform. In PFLlib, we implemented 37 state-of-the-art FL algorithms (8 tFL algorithms and 29 pFL algorithms) and provided various evaluation environments with three statistically heterogeneous scenarios and 24 datasets. At present, PFLlib has gained more than 1600 stars and 300 forks on GitHub.
• Abstract（参考訳）: データのプライバシ保護と協調学習を可能にする機械学習パラダイムであるフェデレートラーニング(FL)の継続的な進歩の中で、パーソナライズされたFL(pFL)は、FLドメイン内の研究方向として大きな注目を集めた。 従来のFL(tFL)はグローバルモデルの共同学習に重点を置いているが、pFLは各クライアントのグローバルとパーソナライズされた目標をFL設定でバランスさせることを目的としている。 pFL研究コミュニティの育成を目的として,ベンチマークプラットフォームを統合した総合的なpFLライブラリであるPFLlibを開発した。 PFLlibでは,37の最先端FLアルゴリズム(8 tFLアルゴリズムと29 pFLアルゴリズム)を実装し,統計的に不均一な3つのシナリオと24のデータセットを用いた様々な評価環境を提供した。 現在、PFLlibは1600以上のスターと300のフォークをGitHubで獲得している。

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