論文の概要: FedCAda: Adaptive Client-Side Optimization for Accelerated and Stable Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.11811v1
• Date: Mon, 20 May 2024 06:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 14:03:49.309247
• Title: FedCAda: Adaptive Client-Side Optimization for Accelerated and Stable Federated Learning
• Title（参考訳）: FedCAda: 加速された安定したフェデレーションラーニングのための適応的なクライアントサイド最適化
• Authors: Liuzhi Zhou, Yu He, Kun Zhai, Xiang Liu, Sen Liu, Xingjun Ma, Guangnan Ye, Yu-Gang Jiang, Hongfeng Chai,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアント間の機械学習モデルの協調トレーニングにおいて、顕著なアプローチとして登場した。 我々は,この課題に対処するために設計された,革新的なクライアント適応アルゴリズムであるFedCAdaを紹介する。 我々はFedCAdaが適応性、収束性、安定性、全体的な性能の点で最先端の手法より優れていることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.38427653043984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) has emerged as a prominent approach for collaborative training of machine learning models across distributed clients while preserving data privacy. However, the quest to balance acceleration and stability becomes a significant challenge in FL, especially on the client-side. In this paper, we introduce FedCAda, an innovative federated client adaptive algorithm designed to tackle this challenge. FedCAda leverages the Adam algorithm to adjust the correction process of the first moment estimate $m$ and the second moment estimate $v$ on the client-side and aggregate adaptive algorithm parameters on the server-side, aiming to accelerate convergence speed and communication efficiency while ensuring stability and performance. Additionally, we investigate several algorithms incorporating different adjustment functions. This comparative analysis revealed that due to the limited information contained within client models from other clients during the initial stages of federated learning, more substantial constraints need to be imposed on the parameters of the adaptive algorithm. As federated learning progresses and clients gather more global information, FedCAda gradually diminishes the impact on adaptive parameters. These findings provide insights for enhancing the robustness and efficiency of algorithmic improvements. Through extensive experiments on computer vision (CV) and natural language processing (NLP) datasets, we demonstrate that FedCAda outperforms the state-of-the-art methods in terms of adaptability, convergence, stability, and overall performance. This work contributes to adaptive algorithms for federated learning, encouraging further exploration.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを保ちながら、分散クライアント全体にわたる機械学習モデルの協調トレーニングにおいて、顕著なアプローチとして登場した。 しかし、加速と安定性のバランスを取ろうとする試みは、特にクライアント側においてFLにおいて重要な課題となっている。 本稿では,この課題に対処するために設計された,革新的なクライアント適応アルゴリズムであるFedCAdaを紹介する。 FedCAdaはAdamアルゴリズムを利用して、クライアント側の第1モーメント推定$m$と第2モーメント推定$v$の補正プロセスを調整し、サーバ側の適応アルゴリズムパラメータを集約し、安定性と性能を確保しつつ収束速度と通信効率を向上する。 さらに、異なる調整関数を組み込んだいくつかのアルゴリズムについて検討する。 この比較分析により、フェデレート学習の初期段階において、他のクライアントからのクライアントモデルに含まれる限られた情報により、適応アルゴリズムのパラメータにより実質的な制約が課されることが判明した。 フェデレーション学習が進行し、クライアントがよりグローバルな情報を集めるにつれ、FedCAdaは適応パラメータへの影響を徐々に減少させていく。 これらの知見は、アルゴリズム改善の堅牢性と効率を高めるための洞察を与える。 コンピュータビジョン(CV)と自然言語処理(NLP)データセットに関する広範な実験を通じて、FedCAdaは適応性、収束性、安定性、全体的なパフォーマンスにおいて最先端の手法よりも優れていることを示した。 この研究は、連合学習のための適応アルゴリズムに寄与し、さらなる探索を奨励する。

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