論文の概要: Prune at the Clients, Not the Server: Accelerated Sparse Training in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20623v1
• Date: Fri, 31 May 2024 05:21:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:26:33.645165
• Title: Prune at the Clients, Not the Server: Accelerated Sparse Training in Federated Learning
• Title（参考訳）: サーバではなくクライアントに挑む - フェデレートラーニングにおけるスパーストレーニングの促進
• Authors: Georg Meinhardt, Kai Yi, Laurent Condat, Peter Richtárik,
• Abstract要約: クライアントのリソース制約と通信コストは、フェデレートラーニングにおける大規模モデルのトレーニングに大きな問題を引き起こす。 Sparse-ProxSkipを導入し、スパース環境でのトレーニングとアクセラレーションを組み合わせた。 Sparse-ProxSkipの優れた性能を広範な実験で実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.21666819468249
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the recent paradigm of Federated Learning (FL), multiple clients train a shared model while keeping their local data private. Resource constraints of clients and communication costs pose major problems for training large models in FL. On the one hand, addressing the resource limitations of the clients, sparse training has proven to be a powerful tool in the centralized setting. On the other hand, communication costs in FL can be addressed by local training, where each client takes multiple gradient steps on its local data. Recent work has shown that local training can provably achieve the optimal accelerated communication complexity [Mishchenko et al., 2022]. Hence, one would like an accelerated sparse training algorithm. In this work we show that naive integration of sparse training and acceleration at the server fails, and how to fix it by letting the clients perform these tasks appropriately. We introduce Sparse-ProxSkip, our method developed for the nonconvex setting, inspired by RandProx [Condat and Richt\'arik, 2022], which provably combines sparse training and acceleration in the convex setting. We demonstrate the good performance of Sparse-ProxSkip in extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: 最近のFL(Federated Learning)パラダイムでは、複数のクライアントがローカルデータをプライベートにしながら、共有モデルをトレーニングしている。 クライアントのリソース制約と通信コストは、FLで大規模モデルをトレーニングする上で大きな問題となる。 一方、クライアントのリソース制限に対処するため、スパーストレーニングは集中的な設定において強力なツールであることが証明されている。 一方、FLにおける通信コストは、各クライアントがそのローカルデータに対して複数のグラデーションステップを踏むローカルトレーニングによって対処することができる。 近年の研究では、局部訓練が最適な加速通信複雑性を達成できることが示されている(Mishchenko et al , 2022]。 したがって、高速化されたスパーストレーニングアルゴリズムが望まれる。 本研究では、サーバでのスパーストレーニングとアクセラレーションの統合が失敗し、クライアントが適切にこれらのタスクを実行することで、どのように修正するかを示す。 我々はRandProx[Condat and Richt\'arik, 2022]にインスパイアされた非凸設定のためのSparse-ProxSkipを提案する。 Sparse-ProxSkipの優れた性能を広範な実験で実証する。

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