論文の概要: TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12012v5
- Date: Thu, 19 Dec 2024 16:15:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-20 16:51:52.574140
- Title: TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients
- Title（参考訳）: TurboSVM-FL: 遅延クライアントのためのSVM集約によるフェデレーション学習を促進する
- Authors: Mengdi Wang, Anna Bodonhelyi, Efe Bozkir, Enkelejda Kasneci,
- Abstract要約: TurboSVM-FLは、クライアント側で追加の計算負荷を発生させることのない、新しい統合集約戦略である。
我々は、FEMNIST、CelebA、シェークスピアを含む複数のデータセット上でTurboSVM-FLを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.687124234279274
- License:
- Abstract: Federated learning is a distributed collaborative machine learning paradigm that has gained strong momentum in recent years. In federated learning, a central server periodically coordinates models with clients and aggregates the models trained locally by clients without necessitating access to local data. Despite its potential, the implementation of federated learning continues to encounter several challenges, predominantly the slow convergence that is largely due to data heterogeneity. The slow convergence becomes particularly problematic in cross-device federated learning scenarios where clients may be strongly limited by computing power and storage space, and hence counteracting methods that induce additional computation or memory cost on the client side such as auxiliary objective terms and larger training iterations can be impractical. In this paper, we propose a novel federated aggregation strategy, TurboSVM-FL, that poses no additional computation burden on the client side and can significantly accelerate convergence for federated classification task, especially when clients are "lazy" and train their models solely for few epochs for next global aggregation. TurboSVM-FL extensively utilizes support vector machine to conduct selective aggregation and max-margin spread-out regularization on class embeddings. We evaluate TurboSVM-FL on multiple datasets including FEMNIST, CelebA, and Shakespeare using user-independent validation with non-iid data distribution. Our results show that TurboSVM-FL can significantly outperform existing popular algorithms on convergence rate and reduce communication rounds while delivering better test metrics including accuracy, F1 score, and MCC.
- Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、分散コラボレーティブな機械学習パラダイムであり、近年、勢いを増している。
統合学習では、中央サーバが定期的にクライアントとモデルをコーディネートし、ローカルデータへのアクセスを必要とせずに、クライアントがローカルにトレーニングしたモデルを集約する。
その可能性にもかかわらず、フェデレートドラーニングの実装はいくつかの課題に遭遇し続けており、主にデータの不均一性に起因する緩やかな収束が原因である。
遅い収束は、クライアントが計算能力とストレージスペースによって強く制限される可能性があるクロスデバイス・フェデレーション学習シナリオにおいて特に問題となるため、補助的な目的語やより大きなトレーニングイテレーションのようなクライアント側で追加の計算やメモリコストを誘導する対策は現実的ではない。
本稿では,クライアント側で計算負荷を発生させることなく,特にクライアントが"怠慢"である場合のフェデレーション分類タスクの収束を著しく加速し,次のグローバルアグリゲーションのためにのみモデルをトレーニングする,新しいフェデレーション集約戦略であるTurboSVM-FLを提案する。
TurboSVM-FLは、サポートベクトルマシンを広範囲に利用して、クラス埋め込み上で選択的アグリゲーションと最大マージンのスプレッドアウト正規化を行う。
我々は,FEMNIST,CelebA,シェークスピアを含む複数のデータセット上でTurboSVM-FLを評価する。
以上の結果から,TurboSVM-FLはコンバージェンス率において既存のアルゴリズムよりも大幅に優れ,通信ラウンドの削減を実現し,精度,F1スコア,MCCといった優れたテスト指標を提供することができた。
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