論文の概要: Computation and Communication Efficient Lightweighting Vertical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00466v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 20:19:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-04 03:40:06.010103
• Title: Computation and Communication Efficient Lightweighting Vertical Federated Learning
• Title（参考訳）: 垂直的フェデレーション学習における計算とコミュニケーションの効率化
• Authors: Heqiang Wang, Jieming Bian, Lei Wang,
• Abstract要約: 本稿では,LVFL(Lightweight Vertical Federated Learning)の概念について紹介する。 このアプローチには、特徴モデルの分離された軽量化戦略、計算効率の向上、および通信効率の向上のための機能埋め込みが含まれる。 画像分類データセット上でのアルゴリズムの評価により,LVFLは頑健な学習性能を維持しつつ,計算と通信の要求を大幅に軽減することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.742058918600289
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The exploration of computational and communication efficiency within Federated Learning (FL) has emerged as a prominent and crucial field of study. While most existing efforts to enhance these efficiencies have focused on Horizontal FL, the distinct processes and model structures of Vertical FL preclude the direct application of Horizontal FL-based techniques. In response, we introduce the concept of Lightweight Vertical Federated Learning (LVFL), targeting both computational and communication efficiencies. This approach involves separate lightweighting strategies for the feature model, to improve computational efficiency, and for feature embedding, to enhance communication efficiency. Moreover, we establish a convergence bound for our LVFL algorithm, which accounts for both communication and computational lightweighting ratios. Our evaluation of the algorithm on a image classification dataset reveals that LVFL significantly alleviates computational and communication demands while preserving robust learning performance. This work effectively addresses the gaps in communication and computational efficiency within Vertical FL.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)における計算とコミュニケーションの効率の探索は、顕著かつ重要な研究分野として現れている。 これらの効率性を高めるための既存の取り組みは、水平FLに重点を置いているが、垂直FLの異なるプロセスとモデル構造は、水平FLに基づく直接適用を妨げている。 そこで我々は,LVFL(Lightweight Vertical Federated Learning)の概念を導入し,計算効率と通信効率を両立させた。 このアプローチには、特徴モデルの分離された軽量化戦略、計算効率の向上、および通信効率の向上のための機能埋め込みが含まれる。 さらに,通信と計算の軽量化の両面で考慮したLVFLアルゴリズムの収束バウンダリを確立する。 画像分類データセット上でのアルゴリズムの評価により,LVFLは頑健な学習性能を維持しつつ,計算と通信の要求を大幅に軽減することがわかった。 この研究は、垂直FL内の通信と計算効率のギャップを効果的に解決する。

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