論文の概要: Initialisation and Network Effects in Decentralised Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15855v3
• Date: Tue, 05 Nov 2024 18:27:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:21:07.419437
• Title: Initialisation and Network Effects in Decentralised Federated Learning
• Title（参考訳）: 分散化フェデレーション学習における初期化とネットワーク効果
• Authors: Arash Badie-Modiri, Chiara Boldrini, Lorenzo Valerio, János Kertész, Márton Karsai,
• Abstract要約: 分散フェデレーション学習は、通信デバイスの分散ネットワーク上で、個々の機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 このアプローチは、集中的な調整を避け、データのプライバシを高め、単一障害点のリスクを取り除く。 本稿では,基盤となる通信ネットワークの固有ベクトル集中度分布に基づく,ニューラルネットワークの非協調初期化戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5961625979922607
• License:
• Abstract: Fully decentralised federated learning enables collaborative training of individual machine learning models on a distributed network of communicating devices while keeping the training data localised on each node. This approach avoids central coordination, enhances data privacy and eliminates the risk of a single point of failure. Our research highlights that the effectiveness of decentralised federated learning is significantly influenced by the network topology of connected devices and the learning models' initial conditions. We propose a strategy for uncoordinated initialisation of the artificial neural networks based on the distribution of eigenvector centralities of the underlying communication network, leading to a radically improved training efficiency. Additionally, our study explores the scaling behaviour and the choice of environmental parameters under our proposed initialisation strategy. This work paves the way for more efficient and scalable artificial neural network training in a distributed and uncoordinated environment, offering a deeper understanding of the intertwining roles of network structure and learning dynamics.
• Abstract（参考訳）: 完全に分散化されたフェデレーション学習は、各ノードにローカライズされたトレーニングデータを保持しながら、通信デバイスの分散ネットワーク上で、個々の機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 このアプローチは、集中的な調整を避け、データのプライバシを高め、単一障害点のリスクを取り除く。 本研究は,ネットワークトポロジと学習モデルの初期条件に大きく影響していることを示す。 本稿では,基礎となるネットワークの固有ベクトル集中度分布に基づくニューラルネットワークの非協調初期化戦略を提案し,学習効率を劇的に向上させる。 さらに,本研究では,初期化戦略の下でのスケーリング行動と環境パラメータの選択について検討した。 この研究は、分散された非協調的な環境でのより効率的でスケーラブルな人工知能ニューラルネットワークトレーニングの道を開き、ネットワーク構造と学習ダイナミクスの相互の役割についてより深く理解する。

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