論文の概要: How to Collaborate: Towards Maximizing the Generalization Performance in
Cross-Silo Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13236v1
- Date: Wed, 24 Jan 2024 05:41:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-25 15:15:45.458441
- Title: How to Collaborate: Towards Maximizing the Generalization Performance in
Cross-Silo Federated Learning
- Title(参考訳): コラボレーションの方法: クロスサイロフェデレーション学習における一般化性能の最大化に向けて
- Authors: Yuchang Sun and Marios Kountouris and Jun Zhang
- Abstract要約: フェデレートクラスタリング(FL)は、プライバシを保存する分散学習フレームワークとして、鮮明な注目を集めている。
本研究では、クライアントがFLデータの後、モデルオーナーとなるクロスサイロFLに焦点を当てる。
我々は、より多くのトレーニングデータを持つ他のクライアントと協調することで、クライアントのパフォーマンスを改善できると定式化します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.86056968708516
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) has attracted vivid attention as a privacy-preserving
distributed learning framework. In this work, we focus on cross-silo FL, where
clients become the model owners after training and are only concerned about the
model's generalization performance on their local data. Due to the data
heterogeneity issue, asking all the clients to join a single FL training
process may result in model performance degradation. To investigate the
effectiveness of collaboration, we first derive a generalization bound for each
client when collaborating with others or when training independently. We show
that the generalization performance of a client can be improved only by
collaborating with other clients that have more training data and similar data
distribution. Our analysis allows us to formulate a client utility maximization
problem by partitioning clients into multiple collaborating groups. A
hierarchical clustering-based collaborative training (HCCT) scheme is then
proposed, which does not need to fix in advance the number of groups. We
further analyze the convergence of HCCT for general non-convex loss functions
which unveils the effect of data similarity among clients. Extensive
simulations show that HCCT achieves better generalization performance than
baseline schemes, whereas it degenerates to independent training and
conventional FL in specific scenarios.
- Abstract(参考訳): federated learning(fl)は、プライバシを保護可能な分散学習フレームワークとして、活発な注目を集めている。
本研究では,クライアントがトレーニング後にモデル所有者となるクロスサイロFLに着目し,モデルがローカルデータ上での一般化性能にのみ関心を持つ。
データの不均一性の問題により、すべてのクライアントに単一のFLトレーニングプロセスに参加するように要求すると、モデルの性能が低下する可能性がある。
共同作業の有効性を検討するため,まず,他者とのコラボレーションや個別のトレーニングを行う際のクライアント毎の一般化を導出する。
学習データと類似したデータ分布を持つ他のクライアントと協調することで、クライアントの一般化性能を向上できることを示す。
分析により、クライアントを複数の協調グループに分割することにより、クライアントユーティリティの最大化問題を定式化できる。
次に,グループ数を事前に修正する必要のない階層的クラスタリングに基づく協調学習(hcct)方式を提案する。
さらに,クライアント間のデータ類似性の影響を明らかにする汎用非凸損失関数に対するhcctの収束解析を行う。
大規模なシミュレーションではHCCTはベースラインスキームよりも優れた一般化性能を示し、一方特定のシナリオでは独立トレーニングや従来のFLに縮退する。
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