論文の概要: FedUV: Uniformity and Variance for Heterogeneous Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18372v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 15:53:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-29 14:46:12.084968
- Title: FedUV: Uniformity and Variance for Heterogeneous Federated Learning
- Title（参考訳）: feduv:不均質なフェデレーション学習のための一様性と分散
- Authors: Ha Min Son, Moon Hyun Kim, Tai-Myoung Chung, Chao Huang, Xin Liu
- Abstract要約: フェデレーション学習は、広く分散されたデータでニューラルネットワークをトレーニングするための有望なフレームワークである。
最近の研究によると、ネットワークの最終層が局所バイアスの傾向が最も大きいためである。
凍結重量が一定の特異値をもたらすという観測によって動機付けられた重みにSVDを適用して分類器の訓練力学を考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9330433627374815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning is a promising framework to train neural networks with
widely distributed data. However, performance degrades heavily with
heterogeneously distributed data. Recent work has shown this is due to the
final layer of the network being most prone to local bias, some finding success
freezing the final layer as an orthogonal classifier. We investigate the
training dynamics of the classifier by applying SVD to the weights motivated by
the observation that freezing weights results in constant singular values. We
find that there are differences when training in IID and non-IID settings.
Based on this finding, we introduce two regularization terms for local training
to continuously emulate IID settings: (1) variance in the dimension-wise
probability distribution of the classifier and (2) hyperspherical uniformity of
representations of the encoder. These regularizations promote local models to
act as if it were in an IID setting regardless of the local data distribution,
thus offsetting proneness to bias while being flexible to the data. On
extensive experiments in both label-shift and feature-shift settings, we verify
that our method achieves highest performance by a large margin especially in
highly non-IID cases in addition to being scalable to larger models and
datasets.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、広く分散されたデータでニューラルネットワークをトレーニングするための有望なフレームワークである。
しかし、性能は異種分散データで大きく劣化する。
最近の研究によると、これはネットワークの最終層が局所バイアスの最もやすいためであり、一部は直交分類器として最終層を凍結させることに成功したためである。
凍結重量が一定の特異値をもたらすという観測によって動機付けられた重みにSVDを適用して分類器の訓練力学を考察する。
IIDと非IID設定でのトレーニングには違いがあることがわかった。
この結果に基づき,(1)分類器の次元的確率分布のばらつき,(2)エンコーダの表現の超球面的一様性,という,iid設定を連続的にエミュレートするための局所学習のための2つの正規化項を導入する。
これらの正規化は、ローカルなデータ分布に関わらず、ローカルなモデルがIDD設定であるかのように振る舞うように促すため、データに柔軟でありながらバイアスの傾向を相殺する。
ラベルシフト設定と機能シフト設定の両方で広範な実験を行った結果,大規模モデルやデータセットにスケーラブルであることに加えて,特に非iidケースでは高いマージンで高い性能が得られることを確認した。
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