論文の概要: Queuing dynamics of asynchronous Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00017v1
- Date: Mon, 12 Feb 2024 18:32:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 11:29:30.911483
- Title: Queuing dynamics of asynchronous Federated Learning
- Title(参考訳): 非同期フェデレート学習のキューイングダイナミクス
- Authors: Louis Leconte, Matthieu Jonckheere, Sergey Samsonov, Eric Moulines,
- Abstract要約: 計算速度の異なるノードを用いた非同期フェデレーション学習機構について検討する。
本稿では、より複雑な遅延を低減できる中央サーバのための一様でないサンプリング方式を提案する。
画像分類問題に対する現状の非同期アルゴリズムよりも,提案手法の大幅な改善が明らかとなった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.26212962081762
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We study asynchronous federated learning mechanisms with nodes having potentially different computational speeds. In such an environment, each node is allowed to work on models with potential delays and contribute to updates to the central server at its own pace. Existing analyses of such algorithms typically depend on intractable quantities such as the maximum node delay and do not consider the underlying queuing dynamics of the system. In this paper, we propose a non-uniform sampling scheme for the central server that allows for lower delays with better complexity, taking into account the closed Jackson network structure of the associated computational graph. Our experiments clearly show a significant improvement of our method over current state-of-the-art asynchronous algorithms on an image classification problem.
- Abstract(参考訳): 計算速度の異なるノードを用いた非同期フェデレーション学習機構について検討する。
このような環境では、各ノードは潜在的な遅延のあるモデルで動作し、自身のペースで中央サーバのアップデートに貢献することができる。
このようなアルゴリズムの既存の分析は、通常、最大ノード遅延のような難解な量に依存し、システムの根底にある待ち行列を考慮しない。
本稿では,計算グラフのジャクソンネットワーク構造を考慮し,より複雑度の高い遅延を低減できる中央サーバのための一様でないサンプリング手法を提案する。
画像分類問題に対する現状の非同期アルゴリズムよりも,提案手法の大幅な改善が明らかとなった。
関連論文リスト
- 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) - Decentralized Optimization in Time-Varying Networks with Arbitrary Delays [22.40154714677385]
通信遅延によるネットワークの分散最適化問題を考察する。
そのようなネットワークの例としては、協調機械学習、センサーネットワーク、マルチエージェントシステムなどがある。
通信遅延を模倣するため、ネットワークに仮想非計算ノードを追加し、有向グラフを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T20:51:38Z) - Temporal Aggregation and Propagation Graph Neural Networks for Dynamic
Representation [67.26422477327179]
時間グラフは連続時間を通してノード間の動的相互作用を示す。
本研究では,周辺地域全体と時間的グラフ畳み込みの新たな手法を提案する。
提案するTAP-GNNは,予測性能とオンライン推論遅延の両面で,既存の時間グラフ手法よりも優れた性能を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-15T08:17:18Z) - Asynchronous Hierarchical Federated Learning [10.332084068006345]
大量のサーバトラフィック、長い収束期間、信頼できない精度の問題を解決するために、非同期階層型フェデレーション学習を提案する。
特別な集約装置を選択して階層的な学習を可能にし、サーバの負担を大幅に軽減することができる。
CIFAR-10画像分類タスクにおける提案アルゴリズムの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-31T18:42:29Z) - Locally Asynchronous Stochastic Gradient Descent for Decentralised Deep
Learning [0.0]
Local Asynchronous SGD (LASGD) は、モデル同期にAll Reduceに依存する非同期分散アルゴリズムである。
ImageNetデータセット上の画像分類タスクにおいて、LASGDの性能を実証的に検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-24T14:25:15Z) - Delay-adaptive step-sizes for asynchronous learning [8.272788656521415]
システム内の実際の時間変化の遅延に依存する学習率を利用することが可能であることを示す。
これらの方法のそれぞれに対して, 遅延をオンラインで測定し, 遅延適応的なステップサイズポリシーを提示し, 現状に対する理論的, 実践的優位性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T09:51:22Z) - Distributed stochastic optimization with large delays [59.95552973784946]
大規模最適化問題を解決する最も広く使われている手法の1つは、分散非同期勾配勾配(DASGD)である。
DASGDは同じ遅延仮定の下で大域的最適実装モデルに収束することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-06T21:59:49Z) - Decentralized Optimization with Heterogeneous Delays: a Continuous-Time
Approach [6.187780920448871]
非同期アルゴリズムを解析するための新しい連続時間フレームワークを提案する。
我々は,スムーズな凸関数と強い凸関数の和を最小化するために,完全に非同期な分散アルゴリズムを記述する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T13:09:25Z) - Better than the Best: Gradient-based Improper Reinforcement Learning for
Network Scheduling [60.48359567964899]
パケット遅延を最小限に抑えるため,制約付き待ち行列ネットワークにおけるスケジューリングの問題を考える。
我々は、利用可能な原子ポリシーよりも優れたスケジューラを生成するポリシー勾配に基づく強化学習アルゴリズムを使用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-01T10:18:34Z) - Phase Retrieval using Expectation Consistent Signal Recovery Algorithm
based on Hypernetwork [73.94896986868146]
位相検索は現代の計算イメージングシステムにおいて重要な要素である。
近年のディープラーニングの進歩は、堅牢で高速なPRの新たな可能性を開いた。
我々は、既存の制限を克服するために、深層展開のための新しいフレームワークを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-12T08:36:23Z) - A Low Complexity Decentralized Neural Net with Centralized Equivalence
using Layer-wise Learning [49.15799302636519]
我々は、分散処理ノード(労働者)で最近提案された大規模ニューラルネットワークをトレーニングするために、低複雑性分散学習アルゴリズムを設計する。
我々の設定では、トレーニングデータは作業者間で分散されるが、プライバシやセキュリティ上の懸念からトレーニングプロセスでは共有されない。
本研究では,データが一箇所で利用可能であるかのように,等価な学習性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-29T13:08:12Z)
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。