論文の概要: Parameterizing Federated Continual Learning for Reproducible Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02015v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 06:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 17:40:41.959683
• Title: Parameterizing Federated Continual Learning for Reproducible Research
• Title（参考訳）: 再現可能な研究のための連立連続学習のパラメータ化
• Authors: Bart Cox, Jeroen Galjaard, Aditya Shankar, Jérémie Decouchant, Lydia Y. Chen,
• Abstract要約: 複雑な学習シナリオをキャプチャし、エミュレートする実験的なベストプラクティスのセットを提案する。 私たちのフレームワークであるFreddieは、FCL(Federated Continual Learning)の最初の完全なフレームワークです。 我々は,CIFAR100におけるFreddieの大規模フェデレート学習と,FCLにおける異種タスクシーケンスの2つのユースケースにおける効果を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.361568392115453
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) systems evolve in heterogeneous and ever-evolving environments that challenge their performance. Under real deployments, the learning tasks of clients can also evolve with time, which calls for the integration of methodologies such as Continual Learning. To enable research reproducibility, we propose a set of experimental best practices that precisely capture and emulate complex learning scenarios. Our framework, Freddie, is the first entirely configurable framework for Federated Continual Learning (FCL), and it can be seamlessly deployed on a large number of machines thanks to the use of Kubernetes and containerization. We demonstrate the effectiveness of Freddie on two use cases, (i) large-scale FL on CIFAR100 and (ii) heterogeneous task sequence on FCL, which highlight unaddressed performance challenges in FCL scenarios.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)システムは、不均一で進化し続ける環境の中で進化し、パフォーマンスに挑戦する。 実際のデプロイメントでは、クライアントの学習タスクも時間とともに進化し、継続的な学習のような方法論の統合が求められます。 そこで本研究では,複雑な学習シナリオを正確にキャプチャし,エミュレートする実験的ベストプラクティスを提案する。 私たちのフレームワークであるFreddieは、フェデレートされた継続的学習(FCL)のための、初めて完全に構成可能なフレームワークです。 二つのユースケースにおけるFreddieの有効性を実証する。 (i)CIFAR100上の大規模FL (II) FCLにおける不均一なタスクシーケンスは、FCLシナリオにおける非適応的なパフォーマンス課題を浮き彫りにする。

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