論文の概要: FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16460v2
• Date: Fri, 29 Mar 2024 08:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 17:43:20.210164
• Title: FedAC: An Adaptive Clustered Federated Learning Framework for Heterogeneous Data
• Title（参考訳）: FedAC: 異種データのための適応的クラスタ化フェデレーション学習フレームワーク
• Authors: Yuxin Zhang, Haoyu Chen, Zheng Lin, Zhe Chen, Jin Zhao,
• Abstract要約: クラスタ化フェデレーション学習(CFL)は、データ不均一性から生じる性能劣化を軽減するために提案される。 我々は,グローバル知識をクラスタ内学習に効率的に統合する適応型CFLフレームワークFedACを提案する。 実験の結果、FedACは試験精度が1.82%、12.67%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.341280782748278
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustered federated learning (CFL) is proposed to mitigate the performance deterioration stemming from data heterogeneity in federated learning (FL) by grouping similar clients for cluster-wise model training. However, current CFL methods struggle due to inadequate integration of global and intra-cluster knowledge and the absence of an efficient online model similarity metric, while treating the cluster count as a fixed hyperparameter limits flexibility and robustness. In this paper, we propose an adaptive CFL framework, named FedAC, which (1) efficiently integrates global knowledge into intra-cluster learning by decoupling neural networks and utilizing distinct aggregation methods for each submodule, significantly enhancing performance; (2) includes a costeffective online model similarity metric based on dimensionality reduction; (3) incorporates a cluster number fine-tuning module for improved adaptability and scalability in complex, heterogeneous environments. Extensive experiments show that FedAC achieves superior empirical performance, increasing the test accuracy by around 1.82% and 12.67% on CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets, respectively, under different non-IID settings compared to SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: CFL(Clustered Federated Learning)は、クラスタワイドモデルトレーニングのために類似のクライアントをグループ化することにより、フェデレートラーニング(FL)におけるデータ不均一性に起因する性能劣化を軽減するために提案される。 しかし、現在のCFL法は、クラスタ内知識の不十分な統合と効率的なオンラインモデル類似度指標の欠如により、クラスタカウントを固定されたハイパーパラメータとして扱い、柔軟性と堅牢性を制限している。 本稿では,(1)ニューラルネットワークの疎結合によるクラスタ内学習にグローバル知識を効率よく統合し,各サブモジュールに対する個別のアグリゲーション手法を利用する適応型CFLフレームワークを提案する。(2)次元削減に基づく費用対効果の高いオンラインモデル類似度指標,(3)複雑な異種環境における適応性と拡張性を改善するためのクラスタ数微調整モジュールを組み込んだ。 CIFAR-10とCIFAR-100データセットにおいて、SOTA法と比較して異なる非IID条件下で、FedACは試験精度を約1.82%向上し、12.67%向上する。

関連論文リスト

• FedPAE: Peer-Adaptive Ensemble Learning for Asynchronous and Model-Heterogeneous Federated Learning [9.084674176224109]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データソースを持つ複数のクライアントが、データのプライバシを損なうことなく、共同で共有モデルをトレーニングすることを可能にする。 我々は、モデルの不均一性と非同期学習をサポートする完全分散pFLアルゴリズムであるFederated Peer-Adaptive Ensemble Learning (FedPAE)を紹介する。 提案手法では,ピアツーピアモデル共有機構とアンサンブル選択を用いて,局所情報とグローバル情報とのより洗練されたバランスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T22:47:19Z)
• Boosting the Performance of Decentralized Federated Learning via Catalyst Acceleration [66.43954501171292]
  本稿では,Catalytics Accelerationを導入し,DFedCataと呼ばれる促進型分散フェデレート学習アルゴリズムを提案する。 DFedCataは、パラメータの不整合に対処するMoreauエンベロープ関数と、アグリゲーションフェーズを加速するNesterovの外挿ステップの2つの主要コンポーネントで構成されている。 実験により, CIFAR10/100における収束速度と一般化性能の両面において, 提案アルゴリズムの利点を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T06:17:16Z)
• NTK-DFL: Enhancing Decentralized Federated Learning in Heterogeneous Settings via Neural Tangent Kernel [27.92271597111756]
  Decentralized Federated Learning (DFL) は、中央サーバや生のデータ交換なしで参加者間でモデルをトレーニングするための、協調的な機械学習フレームワークである。 近年の研究では、集中型フレームワークにおけるフェデレーション学習に適用されたニューラルタンジェントカーネル(NTK)アプローチが、パフォーマンスの向上につながることが示されている。 本稿では,NTKベースの進化とモデル平均化の相乗効果を導入しながら,分散環境でクライアントモデルを訓練するためにNTKを活用するアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T18:19:28Z)
• Stragglers-Aware Low-Latency Synchronous Federated Learning via Layer-Wise Model Updates [71.81037644563217]
  同期フェデレーションラーニング(FL)は、協調エッジラーニングの一般的なパラダイムである。 一部のデバイスは計算資源が限られており、様々な可用性があるため、FLレイテンシはストラグラーに非常に敏感である。 本稿では,NNの最適化手法をバックプロパゲーションにより活用し,グローバルモデルを階層的に更新するストラグラー対応層対応学習(SALF)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T09:14:36Z)
• Reinforcement Federated Learning Method Based on Adaptive OPTICS Clustering [19.73560248813166]
  本稿では,フェデレート学習のための適応型OPTICSクラスタリングアルゴリズムを提案する。 クラスタリング環境をMarkov決定プロセスとして認識することで、OPTICSクラスタの最良のパラメータを見つけることがゴールです。 本手法の信頼性と実用性は, 実験データから検証され, 有効性と優越性が確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-22T13:11:19Z)
• Stochastic Clustered Federated Learning [21.811496586350653]
  本稿では,一般の非IID問題に対する新しいクラスタ化フェデレーション学習手法であるStoCFLを提案する。 詳細は、StoCFLは、任意の割合のクライアント参加と新しく加入したクライアントをサポートする柔軟なCFLフレームワークを実装しています。 その結果,StoCFLはクラスタ数の不明な場合でも,有望なクラスタ結果が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-02T01:39:16Z)
• Disentangled Federated Learning for Tackling Attributes Skew via Invariant Aggregation and Diversity Transferring [104.19414150171472]
  属性は、クライアント間の一貫した最適化方向から、現在の連邦学習(FL)フレームワークを歪めます。 本稿では,ドメイン固有属性とクロス不変属性を2つの補足枝に分離するために,非絡み付きフェデレーション学習(DFL)を提案する。 実験により、DFLはSOTA FL法と比較して高い性能、より良い解釈可能性、より高速な収束率でFLを促進することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-14T13:12:12Z)
• Heterogeneous Federated Learning via Grouped Sequential-to-Parallel Training [60.892342868936865]
  フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護のためのコラボレーション機械学習パラダイムである。 本稿では,この課題に対処するため,データヘテロジニアス・ロバストFLアプローチであるFedGSPを提案する。 その結果,FedGSPは7つの最先端アプローチと比較して平均3.7%の精度向上を実現していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T03:15:28Z)
• Genetic CFL: Optimization of Hyper-Parameters in Clustered Federated Learning [4.710427287359642]
  Federated Learning(FL)は、クライアントサーバアーキテクチャ、エッジコンピューティング、リアルタイムインテリジェンスを統合した、ディープラーニングのための分散モデルである。 FLは機械学習(ML)に革命を起こす能力を持っているが、技術的制限、通信オーバーヘッド、非IID(独立で同一の分散データ)、プライバシー上の懸念による実装の実践性に欠ける。 本稿では,遺伝的クラスタ化FL(Genetic CFL)と呼ばれるハイブリッドアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T10:16:05Z)
• No Fear of Heterogeneity: Classifier Calibration for Federated Learning with Non-IID Data [78.69828864672978]
  実世界のフェデレーションシステムにおける分類モデルのトレーニングにおける中心的な課題は、非IIDデータによる学習である。 このアルゴリズムは, 近似されたssian混合モデルからサンプリングした仮想表現を用いて分類器を調整する。 実験の結果,CIFAR-10,CIFAR-100,CINIC-10など,一般的なフェデレーション学習ベンチマークにおけるCCVRの現状が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T12:02:29Z)
• Quasi-Global Momentum: Accelerating Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data [77.88594632644347]
  ディープラーニングモデルの分散トレーニングは、ネットワーク上でデータプライバシとデバイス上での学習を可能にする重要な要素である。 現実的な学習シナリオでは、異なるクライアントのローカルデータセットに異質性が存在することが最適化の課題となる。 本稿では,この分散学習の難しさを軽減するために,運動量に基づく新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T11:27:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。