論文の概要: Class-Wise Federated Averaging for Efficient Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07800v2
• Date: Sat, 02 Aug 2025 07:10:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-05 18:25:21.535637
• Title: Class-Wise Federated Averaging for Efficient Personalization
• Title（参考訳）: 効果的なパーソナライズのためのクラスワイズフェデレーション平均化
• Authors: Gyuejeong Lee, Daeyoung Choi,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データを集中することなく、分散クライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。 我々は,各クラスに対してフェデレート平均化を行う新しいパーソナライズされたFL(PFL)フレームワークである,クラスワイドフェデレーション平均化(cwFedAvg)を提案する。 Weight Distribution Regularizer (WDR) も提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8287206589886879
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) enables collaborative model training across distributed clients without centralizing data. However, existing approaches such as Federated Averaging (FedAvg) often perform poorly with heterogeneous data distributions, failing to achieve personalization owing to their inability to capture class-specific information effectively. We propose Class-wise Federated Averaging (cwFedAvg), a novel personalized FL (PFL) framework that performs Federated Averaging for each class, to overcome the personalization limitations of FedAvg. cwFedAvg creates class-specific global models via weighted aggregation of local models using class distributions, and subsequently combines them to generate personalized local models. We further propose Weight Distribution Regularizer (WDR), which encourages deep networks to encode class-specific information efficiently by aligning empirical and approximated class distributions derived from output layer weights, to facilitate effective class-wise aggregation. Our experiments demonstrate the superior performance of cwFedAvg with WDR over existing PFL methods through efficient personalization while maintaining the communication cost of FedAvg and avoiding additional local training and pairwise computations.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データを集中することなく、分散クライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。 しかしながら、フェデレート平均化(FedAvg)のような既存のアプローチは、不均一なデータ分布ではよく機能せず、クラス固有の情報を効果的にキャプチャできないため、パーソナライズを達成できなかった。 我々は、FedAvgのパーソナライズ限界を克服するために、各クラスに対してフェデレーション平均化を行う新しいパーソナライズされたFL(PFL)フレームワークであるクラスワイドフェデレーション平均化(cwFedAvg)を提案する。 cwFedAvgは、クラスディストリビューションを使用してローカルモデルの重み付け集約を通じて、クラス固有のグローバルモデルを生成し、その後、それらを組み合わせてパーソナライズされたローカルモデルを生成する。 さらに、出力層重みから導出した経験的および近似的なクラス分布を整列させることにより、ディープネットワークがクラス固有情報を効率的にエンコードすることを奨励する重み分布正規化器(WDR)を提案し、効果的なクラスワイドアグリゲーションを容易にする。 本実験は,FedAvgの通信コストを抑えつつ,局所学習やペア演算を回避しつつ,PFL法よりも優れた性能を示すものである。

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