論文の概要: Decentralized Sporadic Federated Learning: A Unified Algorithmic Framework with Convergence Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03448v2
• Date: Fri, 31 May 2024 20:36:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 19:03:18.293151
• Title: Decentralized Sporadic Federated Learning: A Unified Algorithmic Framework with Convergence Guarantees
• Title（参考訳）: Decentralized Sporadic Federated Learning: 収束保証を備えた統一アルゴリズムフレームワーク
• Authors: Shahryar Zehtabi, Dong-Jun Han, Rohit Parasnis, Seyyedali Hosseinalipour, Christopher G. Brinton,
• Abstract要約: 分散分散学習(DFL)は、(i)モデル更新と(ii)モデルアグリゲーションの両方をクライアントが中央サーバなしで実行するFL設定をキャプチャする。 DSpodFLは、さまざまなシステム設定下でのベースラインと比較して、一貫して速度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.24213566328972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decentralized federated learning (DFL) captures FL settings where both (i) model updates and (ii) model aggregations are exclusively carried out by the clients without a central server. Existing DFL works have mostly focused on settings where clients conduct a fixed number of local updates between local model exchanges, overlooking heterogeneity and dynamics in communication and computation capabilities. In this work, we propose Decentralized Sporadic Federated Learning (DSpodFL), a DFL methodology built on a generalized notion of sporadicity in both local gradient and aggregation processes. DSpodFL subsumes many existing decentralized optimization methods under a unified algorithmic framework by modeling the per-iteration (i) occurrence of gradient descent at each client and (ii) exchange of models between client pairs as arbitrary indicator random variables, thus capturing heterogeneous and time-varying computation/communication scenarios. We analytically characterize the convergence behavior of DSpodFL for both convex and non-convex models, for both constant and diminishing learning rates, under mild assumptions on the communication graph connectivity, data heterogeneity across clients, and gradient noises, and show how our bounds recover existing results as special cases. Experiments demonstrate that DSpodFL consistently achieves improved training speeds compared with baselines under various system settings.
• Abstract（参考訳）: 分散連合学習(DFL)はFL設定をキャプチャする (i)モデル更新 (ii)モデルアグリゲーションは、中央サーバーなしでクライアントによってのみ実行される。 既存のDFLの作業は、クライアントがローカルモデル交換間で一定の数のローカル更新を行うような設定に主に焦点を合わせており、通信や計算能力の異質性や動的性を見渡している。 本研究では,局所勾配と凝集過程の両方において散発性の概念を一般化したDFL手法である分散散発的フェデレーションラーニング(DSpodFL)を提案する。 DSpodFLは、各項目のモデル化により、統一的なアルゴリズムフレームワークの下で、多くの既存の分散最適化手法を仮定する 一 顧客ごとの勾配降下の発生及び 二 クライアントペア間のモデルを任意の指標確率変数として交換することにより、不均一および時間変化の計算/通信シナリオをキャプチャする。 コンベックスモデルと非凸モデルの両方に対するDSpodFLの収束挙動を,通信グラフ接続性,クライアント間のデータ不均一性,勾配雑音といった軽微な仮定の下で解析的に解析し,既存の結果を特殊ケースとして再現する方法を示す。 DSpodFLは、さまざまなシステム設定下でのベースラインと比較して、トレーニング速度の改善を一貫して達成している。

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