論文の概要: FedMAP: Unlocking Potential in Personalized Federated Learning through Bi-Level MAP Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19000v1
• Date: Wed, 29 May 2024 11:28:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-30 17:30:13.933600
• Title: FedMAP: Unlocking Potential in Personalized Federated Learning through Bi-Level MAP Optimization
• Title（参考訳）: FedMAP:双方向MAP最適化による個人化フェデレーション学習の可能性
• Authors: Fan Zhang, Carlos Esteve-Yagüe, Sören Dittmer, Carola-Bibiane Schönlieb, Michael Roberts,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散データに基づく機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 クライアント間でのデータはしばしば、クラス不均衡、特徴分散スキュー、サンプルサイズ不均衡、その他の現象によって大きく異なる。 本稿では,バイレベル最適化を用いた新しいベイズPFLフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.040916982022978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) enables collaborative training of machine learning models on decentralized data while preserving data privacy. However, data across clients often differs significantly due to class imbalance, feature distribution skew, sample size imbalance, and other phenomena. Leveraging information from these not identically distributed (non-IID) datasets poses substantial challenges. FL methods based on a single global model cannot effectively capture the variations in client data and underperform in non-IID settings. Consequently, Personalized FL (PFL) approaches that adapt to each client's data distribution but leverage other clients' data are essential but currently underexplored. We propose a novel Bayesian PFL framework using bi-level optimization to tackle the data heterogeneity challenges. Our proposed framework utilizes the global model as a prior distribution within a Maximum A Posteriori (MAP) estimation of personalized client models. This approach facilitates PFL by integrating shared knowledge from the prior, thereby enhancing local model performance, generalization ability, and communication efficiency. We extensively evaluated our bi-level optimization approach on real-world and synthetic datasets, demonstrating significant improvements in model accuracy compared to existing methods while reducing communication overhead. This study contributes to PFL by establishing a solid theoretical foundation for the proposed method and offering a robust, ready-to-use framework that effectively addresses the challenges posed by non-IID data in FL.
• 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持しながら、分散データ上で機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 しかし、クラス不均衡、特徴分布スキュー、サンプルサイズ不均衡などの現象により、クライアント間でのデータはしばしば大きく異なる。 同一に分散されていない(非IID)データセットからの情報を活用することは、重大な課題となる。 単一グローバルモデルに基づくFL法では,クライアントデータの変動を効果的に捉えられず,非IID設定では性能が低下する。 その結果、パーソナライズされたFL (Personalized FL) アプローチは、各クライアントのデータ分布に適応するが、他のクライアントのデータを活用することは必須であるが、現在未調査である。 本稿では,バイレベル最適化を用いた新しいベイズPFLフレームワークを提案する。 提案フレームワークは,パーソナライズされたクライアントモデルの最大A Posteriori (MAP) 推定における事前分布としてグローバルモデルを利用する。 このアプローチは、事前から共有知識を統合することにより、PFLを促進することにより、局所モデルの性能、一般化能力、通信効率を向上させる。 実世界のデータセットと合成データセットに対する二段階最適化手法を広範に評価し、通信オーバーヘッドを低減しつつ、既存の手法と比較してモデルの精度を大幅に改善したことを示す。 本研究は,提案手法の確固たる理論的基盤を確立し,FLにおける非IIDデータによる課題を効果的に解決する,堅牢で使いやすいフレームワークを提供することにより,PFLに寄与する。

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