論文の概要: Achieving Dimension-Free Communication in Federated Learning via Zeroth-Order Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15861v2
- Date: Mon, 24 Jun 2024 04:52:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 00:43:06.844158
- Title: Achieving Dimension-Free Communication in Federated Learning via Zeroth-Order Optimization
- Title（参考訳）: ゼロ次最適化によるフェデレーション学習における次元自由通信の実現
- Authors: Zhe Li, Bicheng Ying, Zidong Liu, Haibo Yang,
- Abstract要約: Federated Learning (FL)は、コラボレーションとプライバシ保護の機械学習のための有望なフレームワークを提供する。
FLとのかなりの通信コストは、その効率に重大な課題をもたらす。
本稿では,ゼロオーダー最適化技術を活用したFLのための新しい自由通信方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.035576658491534
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) offers a promising framework for collaborative and privacy-preserving machine learning across distributed data sources. However, the substantial communication costs associated with FL pose a significant challenge to its efficiency. Specifically, in each communication round, the communication costs scale linearly with the model's dimension, which presents a formidable obstacle, especially in large model scenarios. Despite various communication efficient strategies, the intrinsic dimension-dependent communication cost remains a major bottleneck for current FL implementations. In this paper, we introduce a novel dimension-free communication strategy for FL, leveraging zero-order optimization techniques. We propose a new algorithm, FedDisco, which facilitates the transmission of only a constant number of scalar values between clients and the server in each communication round, thereby reducing the communication cost from $\mathscr{O}(d)$ to $\mathscr{O}(1)$, where $d$ is the dimension of the model parameters. Theoretically, in non-convex functions, we prove that our algorithm achieves state-of-the-art rates, which show a linear speedup of the number of clients and local steps under standard assumptions and dimension-free rate for low effective rank scenarios. Empirical evaluations through classic deep learning training and large language model fine-tuning substantiate significant reductions in communication overhead compared to traditional FL approaches. Our code is available at https://github.com/ZidongLiu/FedDisco.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL)は、分散データソース間の協調的およびプライバシ保護機械学習のための有望なフレームワークを提供する。
しかし、FLに関連するかなりの通信コストは、その効率に重大な課題をもたらす。
具体的には、各通信ラウンドにおいて、通信コストはモデルの次元と線形にスケールする。
様々な通信効率の戦略にもかかわらず、本質的な次元に依存した通信コストは、現在のFL実装において大きなボトルネックとなっている。
本稿では,ゼロオーダー最適化技術を活用したFLのための新しい次元自由通信方式を提案する。
本稿では,各通信ラウンドにおけるクライアントとサーバ間のスカラー値の一定数の送信を容易にし,通信コストを$\mathscr{O}(d)$から$\mathscr{O}(1)$に削減する新しいアルゴリズムであるFedDiscoを提案する。
理論的には、非凸関数では、我々のアルゴリズムが最先端の速度を達成することが証明され、これは標準的な仮定の下でのクライアント数とローカルステップの線形高速化と、低効率なランクシナリオに対する次元自由率を示す。
古典的深層学習訓練と大規模言語モデルによる経験的評価は,従来のFL手法と比較して,通信オーバーヘッドを大幅に削減する。
私たちのコードはhttps://github.com/ZidongLiu/FedDisco.comで入手可能です。
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