論文の概要: Understanding Server-Assisted Federated Learning in the Presence of Incomplete Client Participation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02745v1
- Date: Sat, 4 May 2024 19:56:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 18:30:11.607565
- Title: Understanding Server-Assisted Federated Learning in the Presence of Incomplete Client Participation
- Title（参考訳）: 不完全なクライアント参加の有無によるサーバ支援フェデレーション学習の理解
- Authors: Haibo Yang, Peiwen Qiu, Prashant Khanduri, Minghong Fang, Jia Liu,
- Abstract要約: サーバ支援フェデレーションラーニング(SA-FL)は、不完全なクライアント参加の影響を軽減するための一般的なアプローチである。
本稿では,SA-FLが不完全なクライアント参加問題に対処する上で有効であることを示すが,SA-FLの理論的理解は乏しい。
理想的なクライアント参加仮定を持つ古典的FLと同じ線形収束速度を保証するSA-FLアルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.129465249380202
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Existing works in federated learning (FL) often assume an ideal system with either full client or uniformly distributed client participation. However, in practice, it has been observed that some clients may never participate in FL training (aka incomplete client participation) due to a myriad of system heterogeneity factors. A popular approach to mitigate impacts of incomplete client participation is the server-assisted federated learning (SA-FL) framework, where the server is equipped with an auxiliary dataset. However, despite SA-FL has been empirically shown to be effective in addressing the incomplete client participation problem, there remains a lack of theoretical understanding for SA-FL. Meanwhile, the ramifications of incomplete client participation in conventional FL are also poorly understood. These theoretical gaps motivate us to rigorously investigate SA-FL. Toward this end, we first show that conventional FL is {\em not} PAC-learnable under incomplete client participation in the worst case. Then, we show that the PAC-learnability of FL with incomplete client participation can indeed be revived by SA-FL, which theoretically justifies the use of SA-FL for the first time. Lastly, to provide practical guidance for SA-FL training under {\em incomplete client participation}, we propose the $\mathsf{SAFARI}$ (server-assisted federated averaging) algorithm that enjoys the same linear convergence speedup guarantees as classic FL with ideal client participation assumptions, offering the first SA-FL algorithm with convergence guarantee. Extensive experiments on different datasets show $\mathsf{SAFARI}$ significantly improves the performance under incomplete client participation.
- Abstract（参考訳）: 連邦学習(FL)における既存の作業は、多くの場合、完全なクライアントまたは均一に分散されたクライアントの参加を伴う理想的なシステムを前提とします。
しかし、実際には、システムの不均一性要因が無数にあるため、一部のクライアントがFLトレーニング(いわゆる不完全なクライアント参加)に参加できないことが観察されている。
不完全なクライアント参加の影響を緩和するための一般的なアプローチは、サーバに補助データセットを備えたサーバ支援連合学習(SA-FL)フレームワークである。
しかしながら、SA-FLが不完全なクライアント参加問題に対処する上で有効であることが実証的に証明されているにもかかわらず、SA-FLの理論的理解はいまだに欠如している。
一方、従来のFLにおける不完全なクライアント参加の意義もよく理解されていない。
これらの理論的ギャップは、SA-FLを厳格に調査する動機となっている。
この目的のために, 従来の FL は不完全なクライアント参加の下で PAC を学習可能であることを示す。
そして,不完全なクライアント参加を伴うFLのPAC学習性は,理論上初めてSA-FLの使用を正当化するSA-FLによって再現可能であることを示す。
最後に, 従来の FL と同じ線形収束速度保証を, 理想的なクライアント参加仮定で実現し, 収束保証付きの最初の SA-FL アルゴリズムを提供する$\mathsf{SAFARI}$ (server-assisted Federated Averaging) アルゴリズムを提案する。
異なるデータセットに対する大規模な実験では、$\mathsf{SAFARI}$が不完全なクライアント参加時のパフォーマンスを大幅に改善している。
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