Fugu-MT 論文翻訳(概要): Communication-Efficient and Privacy-Preserving Decentralized Meta-Learning

論文の概要: Communication-Efficient and Privacy-Preserving Decentralized Meta-Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13183v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 03:29:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-21 23:28:56.385552
Title: Communication-Efficient and Privacy-Preserving Decentralized Meta-Learning
Title（参考訳）: コミュニケーション効率とプライバシ保護による分散メタラーニング
Authors: Hansi Yang, James T. Kwok,
Abstract要約: 集中的な場所でトレーニングデータを収集する必要のない分散学習は、ビッグデータ時代においてますます重要になっている。本稿では,異なるクライアントが限られた学習データで異なる(しかし関連する)タスクを実行する,より困難なメタラーニング環境について考察する。そこで我々はLoDMeta(Local Decentralized Meta-learning)を提案する。LoDMeta(Local Decentralized Meta-learning)は局所的な最適化パラメータとランダムな摂動をモデルパラメータに用いて提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.1502857196387
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Distributed learning, which does not require gathering training data in a central location, has become increasingly important in the big-data era. In particular, random-walk-based decentralized algorithms are flexible in that they do not need a central server trusted by all clients and do not require all clients to be active in all iterations. However, existing distributed learning algorithms assume that all learning clients share the same task. In this paper, we consider the more difficult meta-learning setting, in which different clients perform different (but related) tasks with limited training data. To reduce communication cost and allow better privacy protection, we propose LoDMeta (Local Decentralized Meta-learning) with the use of local auxiliary optimization parameters and random perturbations on the model parameter. Theoretical results are provided on both convergence and privacy analysis. Empirical results on a number of few-shot learning data sets demonstrate that LoDMeta has similar meta-learning accuracy as centralized meta-learning algorithms, but does not require gathering data from each client and is able to better protect data privacy for each client.
Abstract（参考訳）: 集中的な場所でトレーニングデータを収集する必要のない分散学習は、ビッグデータ時代においてますます重要になっている。特にランダムウォークベースの分散アルゴリズムは、すべてのクライアントが信頼する中央サーバを必要とせず、すべてのクライアントがすべてのイテレーションでアクティブになる必要はない。しかし、既存の分散学習アルゴリズムでは、すべての学習クライアントが同じタスクを共有していると仮定している。本稿では,異なるクライアントが限られた学習データで異なる(しかし関連する)タスクを実行する,より困難なメタラーニング環境について考察する。そこで我々はLoDMeta(Local Decentralized Meta-learning)を提案する。LoDMeta(Local Decentralized Meta-learning)は局所的な最適化パラメータとランダムな摂動をモデルパラメータに用いて提案する。コンバージェンスとプライバシ分析の両方に関する理論的結果が提供される。いくつかの数ショットの学習データセットに対する実証的な結果から、LoDMetaは集中型メタ学習アルゴリズムと類似したメタ学習精度を持っているが、各クライアントからのデータ収集は必要とせず、各クライアントのデータプライバシをよりよく保護することができる。

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