論文の概要: FedHPL: Efficient Heterogeneous Federated Learning with Prompt Tuning and Logit Distillation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17267v1
- Date: Mon, 27 May 2024 15:25:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 14:43:44.316664
- Title: FedHPL: Efficient Heterogeneous Federated Learning with Prompt Tuning and Logit Distillation
- Title（参考訳）: FedHPL: Prompt Tuning と Logit Distillation による効率的不均一フェデレーション学習
- Authors: Yuting Ma, Lechao Cheng, Yaxiong Wang, Zhun Zhong, Xiaohua Xu, Meng Wang,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントが中央サーバーでモデルを協調訓練できるプライバシー保護パラダイムである。
我々はパラメータ効率の高い$textbfFed$erated Learning framework for $textbfH$eterogeneous settingsを提案する。
我々のフレームワークは最先端のFLアプローチより優れており、オーバーヘッドもトレーニングラウンドも少なくなっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.305134875959226
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning (FL) is a popular privacy-preserving paradigm that enables distributed clients to collaboratively train models with a central server while keeping raw data locally. In practice, distinct model architectures, varying data distributions, and limited resources across local clients inevitably cause model performance degradation and a slowdown in convergence speed. However, existing FL methods can only solve some of the above heterogeneous challenges and have obvious performance limitations. Notably, a unified framework has not yet been explored to overcome these challenges. Accordingly, we propose FedHPL, a parameter-efficient unified $\textbf{Fed}$erated learning framework for $\textbf{H}$eterogeneous settings based on $\textbf{P}$rompt tuning and $\textbf{L}$ogit distillation. Specifically, we employ a local prompt tuning scheme that leverages a few learnable visual prompts to efficiently fine-tune the frozen pre-trained foundation model for downstream tasks, thereby accelerating training and improving model performance under limited local resources and data heterogeneity. Moreover, we design a global logit distillation scheme to handle the model heterogeneity and guide the local training. In detail, we leverage logits to implicitly capture local knowledge and design a weighted knowledge aggregation mechanism to generate global client-specific logits. We provide a theoretical guarantee on the generalization error bound for FedHPL. The experiments on various benchmark datasets under diverse settings of models and data demonstrate that our framework outperforms state-of-the-art FL approaches, with less computation overhead and training rounds.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントが生データをローカルに保持しながら、中央サーバでモデルを協調的にトレーニングできる、一般的なプライバシ保護パラダイムである。
実際には、異なるモデルアーキテクチャ、さまざまなデータ分散、およびローカルクライアントにまたがる限られたリソースは、必然的にモデル性能の低下と収束速度の低下を引き起こす。
しかし、既存のFLメソッドは上記の不均一な課題のいくつかしか解決できず、明らかに性能上の制限がある。
特に、これらの課題を克服するための統一フレームワークはまだ検討されていない。
そこで我々は,$\textbf{Fed}$erated learning framework for $\textbf{H}$eterogeneous settings based on $\textbf{P}$rompt tuning and $\textbf{L}$ogit distillationを提案する。
具体的には、学習可能な数個の視覚的プロンプトを活用する局所的プロンプトチューニング方式を用いて、下流タスクの凍結事前学習基盤モデルを効率的に微調整し、限られたローカルリソースとデータ不均一性の下での訓練とモデル性能の向上を図る。
さらに, モデルの不均一性を扱うグローバルロジット蒸留法を設計し, 局所訓練を指導する。
より詳しくは、ロジットを活用して、局所的な知識を暗黙的に捉え、グローバルなクライアント固有のロジットを生成するために重み付けされた知識集約機構を設計する。
我々は、FedHPLの一般化誤差に関する理論的保証を提供する。
モデルとデータの多様な設定下での様々なベンチマークデータセットの実験は、我々のフレームワークが計算オーバーヘッドやトレーニングラウンドが少なくて最先端のFLアプローチより優れていることを示した。
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