Fugu-MT 論文翻訳(概要): Personalized Federated Learning with Attention-based Client Selection

論文の概要: Personalized Federated Learning with Attention-based Client Selection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15148v1
Date: Sat, 23 Dec 2023 03:31:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-27 19:39:24.523309
Title: Personalized Federated Learning with Attention-based Client Selection
Title（参考訳）: 意識に基づくクライアント選択による個人化フェデレーション学習
Authors: Zihan Chen, Jundong Li, Cong Shen
Abstract要約: 我々は,意図に基づくクライアント選択機構を備えた新しいPFLアルゴリズムであるFedACSを提案する。 FedACSは、類似したデータ分散を持つクライアント間のコラボレーションを強化するためのアテンションメカニズムを統合している。 CIFAR10とFMNISTの実験は、FedACSの優位性を検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 57.71009302168411
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Personalized Federated Learning (PFL) relies on collective data knowledge to build customized models. However, non-IID data between clients poses significant challenges, as collaborating with clients who have diverse data distributions can harm local model performance, especially with limited training data. To address this issue, we propose FedACS, a new PFL algorithm with an Attention-based Client Selection mechanism. FedACS integrates an attention mechanism to enhance collaboration among clients with similar data distributions and mitigate the data scarcity issue. It prioritizes and allocates resources based on data similarity. We further establish the theoretical convergence behavior of FedACS. Experiments on CIFAR10 and FMNIST validate FedACS's superiority, showcasing its potential to advance personalized federated learning. By tackling non-IID data challenges and data scarcity, FedACS offers promising advances in the field of personalized federated learning.
Abstract（参考訳）: パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)は、カスタマイズされたモデルを構築するために、集合データ知識に依存している。多様なデータ分散を持つクライアントとのコラボレーションは、特に限られたトレーニングデータにおいて、ローカルモデルのパフォーマンスを損なう可能性がある。この問題に対処するために,Attention-based Client Selection 機構を備えた新しい PFL アルゴリズムである FedACS を提案する。 FedACSは、類似したデータ配信でクライアント間のコラボレーションを強化し、データ不足の問題を緩和するアテンションメカニズムを統合している。データの類似性に基づいてリソースを優先順位付けし割り当てる。我々はさらに、FedACSの理論的収束挙動を確立する。 cifar10とfmnistの実験は、federated federated learningを前進させる可能性を示している。非IIDデータ課題とデータ不足に対処することで、FedACSはパーソナライズされたフェデレーションラーニングの分野で有望な進歩を提供する。

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