論文の概要: An Aggregation-Free Federated Learning for Tackling Data Heterogeneity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18962v1
• Date: Mon, 29 Apr 2024 05:55:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 18:29:43.336849
• Title: An Aggregation-Free Federated Learning for Tackling Data Heterogeneity
• Title（参考訳）: データ不均一性に対処するための集約型フェデレーション学習
• Authors: Yuan Wang, Huazhu Fu, Renuga Kanagavelu, Qingsong Wei, Yong Liu, Rick Siow Mong Goh,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散データセットからの知識を活用する効果に頼っている。 従来のFLメソッドでは、クライアントが前回のトレーニングラウンドからサーバが集約したグローバルモデルに基づいてローカルモデルを更新するアグリゲート-then-adaptフレームワークを採用している。 我々は,新しいアグリゲーションフリーFLアルゴリズムであるFedAFを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.44021981013037
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The performance of Federated Learning (FL) hinges on the effectiveness of utilizing knowledge from distributed datasets. Traditional FL methods adopt an aggregate-then-adapt framework, where clients update local models based on a global model aggregated by the server from the previous training round. This process can cause client drift, especially with significant cross-client data heterogeneity, impacting model performance and convergence of the FL algorithm. To address these challenges, we introduce FedAF, a novel aggregation-free FL algorithm. In this framework, clients collaboratively learn condensed data by leveraging peer knowledge, the server subsequently trains the global model using the condensed data and soft labels received from the clients. FedAF inherently avoids the issue of client drift, enhances the quality of condensed data amid notable data heterogeneity, and improves the global model performance. Extensive numerical studies on several popular benchmark datasets show FedAF surpasses various state-of-the-art FL algorithms in handling label-skew and feature-skew data heterogeneity, leading to superior global model accuracy and faster convergence.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)のパフォーマンスは、分散データセットから知識を利用することの有効性にかかっている。 従来のFLメソッドでは、クライアントが前回のトレーニングラウンドからサーバが集約したグローバルモデルに基づいてローカルモデルを更新するアグリゲート-then-adaptフレームワークを採用している。 このプロセスはクライアントのドリフト、特に重要なクロスクライアントデータの不均一性を引き起こし、モデル性能とFLアルゴリズムの収束に影響を及ぼす。 これらの課題に対処するために、新しい集約フリーFLアルゴリズムであるFedAFを導入する。 このフレームワークでは、クライアントはピア知識を活用して凝縮データを協調的に学習し、サーバはその後、凝縮データとクライアントから受信したソフトラベルを用いてグローバルモデルを訓練する。 FedAFは本質的に、クライアントのドリフトの問題を避け、顕著なデータの不均一性の中で凝縮データの品質を高め、グローバルモデルのパフォーマンスを改善します。 いくつかの一般的なベンチマークデータセットに関する大規模な数値研究により、FedAFはラベルスキューと特徴スキューデータの不均一性を扱う際に、様々な最先端のFLアルゴリズムを超越し、より優れたグローバルモデル精度とより高速な収束をもたらすことが示されている。

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