論文の概要: Analysis of Total Variation Minimization for Clustered Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06298v2
• Date: Wed, 31 Jul 2024 13:57:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 13:27:16.304969
• Title: Analysis of Total Variation Minimization for Clustered Federated Learning
• Title（参考訳）: クラスタ化フェデレーション学習における総変分最小化の分析
• Authors: A. Jung,
• Abstract要約: クラスタ化されたフェデレーション学習は、ほぼ均一なローカルデータセットのクラスタを特定することで、この問題に対処する。 クラスタ化フェデレーション学習における最近のアプローチの1つは、一般化総変分最小化(GTVMin)である。 我々は、GTVMinソリューションとクラスタ平均との差を上界に導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key challenge in federated learning applications is the statistical heterogeneity of local datasets. Clustered federated learning addresses this challenge by identifying clusters of local datasets that are approximately homogeneous. One recent approach to clustered federated learning is generalized total variation minimization (GTVMin). This approach requires a similarity graph which can be obtained by domain expertise or in a data-driven fashion via graph learning techniques. Under a widely applicable clustering assumption, we derive an upper bound the deviation between GTVMin solutions and their cluster-wise averages. This bound provides valuable insights into the effectiveness and robustness of GTVMin in addressing statistical heterogeneity within federated learning environments.
• Abstract（参考訳）: 連合学習アプリケーションにおける重要な課題は、局所的なデータセットの統計的不均一性である。 クラスタ化されたフェデレーション学習は、ほぼ均一なローカルデータセットのクラスタを特定することで、この問題に対処する。 クラスタ化フェデレーション学習における最近のアプローチの1つは、一般化された総変分最小化(GTVMin)である。 このアプローチでは、ドメインの専門知識によって得ることができる類似性グラフ、あるいはグラフ学習技術を介してデータ駆動型で得ることができる。 広く適用可能なクラスタリングの仮定の下では、GTVMinソリューションとクラスタ平均との偏差の上限を導出する。 この境界は、連合学習環境における統計的不均一性に対処する上で、GTVMinの有効性と堅牢性に関する貴重な洞察を提供する。

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