論文の概要: Improved Generalization Bounds for Communication Efficient Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11754v2
• Date: Wed, 8 May 2024 16:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 16:14:28.589963
• Title: Improved Generalization Bounds for Communication Efficient Federated Learning
• Title（参考訳）: コミュニケーション効率の良いフェデレーション学習のための一般化境界の改善
• Authors: Peyman Gholami, Hulya Seferoglu,
• Abstract要約: 本稿では,一般化境界の探索と表現学習によるフェデレーション学習の通信コストの低減に焦点をあてる。 我々は、一般化境界と表現学習分析に基づいて、適応的局所ステップ付きフェデレートラーニング(FedALS)アルゴリズムを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3707341422218215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper focuses on reducing the communication cost of federated learning by exploring generalization bounds and representation learning. We first characterize a tighter generalization bound for one-round federated learning based on local clients' generalizations and heterogeneity of data distribution (non-iid scenario). We also characterize a generalization bound in R-round federated learning and its relation to the number of local updates (local stochastic gradient descents (SGDs)). Then, based on our generalization bound analysis and our representation learning interpretation of this analysis, we show for the first time that less frequent aggregations, hence more local updates, for the representation extractor (usually corresponds to initial layers) leads to the creation of more generalizable models, particularly for non-iid scenarios. We design a novel Federated Learning with Adaptive Local Steps (FedALS) algorithm based on our generalization bound and representation learning analysis. FedALS employs varying aggregation frequencies for different parts of the model, so reduces the communication cost. The paper is followed with experimental results showing the effectiveness of FedALS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般化境界の探索と表現学習によるフェデレーション学習の通信コストの低減に焦点をあてる。 まず、ローカルクライアントの一般化とデータ分散の不均一性(非IDシナリオ)に基づいて、1ラウンドのフェデレーション学習に限定したより厳密な一般化を特徴付ける。 また、Rラウンドフェデレーション学習における一般化とその局所的更新数(局所確率勾配勾配(SGDs))との関係を特徴付ける。 そして、一般化境界解析とこの解析の表現学習解釈に基づいて、表現抽出器(通常は初期層に対応する)の頻度の低いアグリゲーションによりより局所的な更新が、特に非イドシナリオにおいてより一般化可能なモデルの作成につながることを示す。 我々は、一般化境界と表現学習分析に基づいて、適応的局所ステップ付きフェデレートラーニング(FedALS)アルゴリズムを設計する。 FedALSはモデルの異なる部分に様々なアグリゲーション周波数を使用するため、通信コストを削減できる。 本研究は,FedALSの有効性を示す実験結果と比較した。

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