Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Efficient Communication Federated Recommendation System via Low-rank Training

論文の概要: Towards Efficient Communication Federated Recommendation System via Low-rank Training

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03748v1
Date: Mon, 8 Jan 2024 09:19:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-09 17:11:27.391421
Title: Towards Efficient Communication Federated Recommendation System via Low-rank Training
Title（参考訳）: 低ランクトレーニングによる効果的なコミュニケーション連合推薦システムの構築
Authors: Ngoc-Hieu Nguyen, Tuan-Anh Nguyen, Tuan Nguyen, Vu Tien Hoang, Dung D. Le, Kok-Seng Wong
Abstract要約: Federated Recommendation(FedRec)システムでは、通信コストが重要なボトルネックになります。我々はCorrelated Low-rank Structure (CoLR)と呼ばれる新しいフレームワークを提案する。提案手法は,計算負荷を伴わずに通信オーバーヘッドを大幅に削減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.57061856301383
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In Federated Recommendation (FedRec) systems, communication costs are a critical bottleneck that arises from the need to transmit neural network models between user devices and a central server. Prior approaches to these challenges often lead to issues such as computational overheads, model specificity constraints, and compatibility issues with secure aggregation protocols. In response, we propose a novel framework, called Correlated Low-rank Structure (CoLR), which leverages the concept of adjusting lightweight trainable parameters while keeping most parameters frozen. Our approach substantially reduces communication overheads without introducing additional computational burdens. Critically, our framework remains fully compatible with secure aggregation protocols, including the robust use of Homomorphic Encryption. Our approach resulted in a reduction of up to 93.75% in payload size, with only an approximate 8% decrease in recommendation performance across datasets. Code for reproducing our experiments can be found at https://github.com/NNHieu/CoLR-FedRec.
Abstract（参考訳）: Federated Recommendation(FedRec)システムでは、通信コストは、ユーザデバイスと中央サーバ間でニューラルネットワークモデルを送信する必要から生じる重要なボトルネックである。これらの課題に対する以前のアプローチは、しばしば計算オーバーヘッド、モデル固有性制約、セキュアアグリゲーションプロトコルとの互換性問題などの問題を引き起こす。そこで本研究では,多くのパラメータを凍結しながら軽量な学習可能なパラメータを調整するという概念を活かした,相関型低ランク構造(colr)と呼ばれる新しい枠組みを提案する。提案手法は,計算負荷を伴わずに通信オーバーヘッドを大幅に削減する。批判的に、当社のフレームワークは、準同型暗号の堅牢な使用を含む、セキュアなアグリゲーションプロトコルと完全に互換性があります。このアプローチにより、ペイロードサイズの最大93.75%が削減され、データセット間での推奨性能はおよそ8%低下した。実験を再現するためのコードはhttps://github.com/NNHieu/CoLR-FedRec.orgにある。

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