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。

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