論文の概要: Emulating Full Client Participation: A Long-Term Client Selection Strategy for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13584v1
• Date: Wed, 22 May 2024 12:27:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 00:14:28.038402
• Title: Emulating Full Client Participation: A Long-Term Client Selection Strategy for Federated Learning
• Title（参考訳）: フルクライアント参加をエミュレートする:フェデレートラーニングのための長期クライアント選択戦略
• Authors: Qingming Li, Juzheng Miao, Puning Zhao, Li Zhou, Shouling Ji, Bowen Zhou, Furui Liu,
• Abstract要約: 本稿では,クライアントの完全参加によって達成されるパフォーマンスをエミュレートする新しいクライアント選択戦略を提案する。 1ラウンドで、クライアントサブセットとフルクライアントセット間の勾配空間推定誤差を最小化し、クライアントを選択する。 複数ラウンド選択において、類似したデータ分布を持つクライアントが選択される頻度に類似することを保証する、新しい個性制約を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.94952630292219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Client selection significantly affects the system convergence efficiency and is a crucial problem in federated learning. Existing methods often select clients by evaluating each round individually and overlook the necessity for long-term optimization, resulting in suboptimal performance and potential fairness issues. In this study, we propose a novel client selection strategy designed to emulate the performance achieved with full client participation. In a single round, we select clients by minimizing the gradient-space estimation error between the client subset and the full client set. In multi-round selection, we introduce a novel individual fairness constraint, which ensures that clients with similar data distributions have similar frequencies of being selected. This constraint guides the client selection process from a long-term perspective. We employ Lyapunov optimization and submodular functions to efficiently identify the optimal subset of clients, and provide a theoretical analysis of the convergence ability. Experiments demonstrate that the proposed strategy significantly improves both accuracy and fairness compared to previous methods while also exhibiting efficiency by incurring minimal time overhead.
• Abstract（参考訳）: クライアントの選択はシステムの収束効率に大きな影響を与え、連合学習において重要な問題である。 既存の手法では、各ラウンドを個別に評価することでクライアントを選択することが多く、長期最適化の必要性を見落として、パフォーマンスの最適化と潜在的公正性の問題が発生する。 本研究では,フルクライアント参加によって達成されたパフォーマンスをエミュレートする新しいクライアント選択戦略を提案する。 1ラウンドで、クライアントサブセットとフルクライアントセット間の勾配空間推定誤差を最小化し、クライアントを選択する。 複数ラウンド選択において、類似したデータ分布を持つクライアントが選択される頻度に類似することを保証する、新しい個性制約を導入する。 この制約は、長期的な視点からクライアントの選択プロセスを導く。 我々は、クライアントの最適部分集合を効率的に同定するために、リアプノフ最適化と部分モジュラー関数を用い、収束能力を理論的に解析する。 実験により,提案手法は従来手法と比較して精度と公平性を著しく向上すると同時に,最小時間オーバーヘッドを発生させることで効率を向上することを示した。

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