Fugu-MT 論文翻訳(概要): Meta-FL: A Novel Meta-Learning Framework for Optimizing Heterogeneous Model Aggregation in Federated Learning

論文の概要: Meta-FL: A Novel Meta-Learning Framework for Optimizing Heterogeneous Model Aggregation in Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16035v1
Date: Sun, 23 Jun 2024 06:57:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 19:13:57.692965
Title: Meta-FL: A Novel Meta-Learning Framework for Optimizing Heterogeneous Model Aggregation in Federated Learning
Title（参考訳）: Meta-FL:フェデレーション学習における不均一モデル集約の最適化のための新しいメタラーニングフレームワーク
Authors: Zahir Alsulaimawi,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、多様なエンティティをまたいだ協調モデルトレーニングを可能にする。 FLはデータの不均一性やモデルの多様性といった課題に直面している。 Meta-Federated Learningフレームワークはこれらの課題に取り組むために導入された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.28438857884398
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated Learning (FL) enables collaborative model training across diverse entities while safeguarding data privacy. However, FL faces challenges such as data heterogeneity and model diversity. The Meta-Federated Learning (Meta-FL) framework has been introduced to tackle these challenges. Meta-FL employs an optimization-based Meta-Aggregator to navigate the complexities of heterogeneous model updates. The Meta-Aggregator enhances the global model's performance by leveraging meta-features, ensuring a tailored aggregation that accounts for each local model's accuracy. Empirical evaluation across four healthcare-related datasets demonstrates the Meta-FL framework's adaptability, efficiency, scalability, and robustness, outperforming conventional FL approaches. Furthermore, Meta-FL's remarkable efficiency and scalability are evident in its achievement of superior accuracy with fewer communication rounds and its capacity to manage expanding federated networks without compromising performance.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを保護しながら、さまざまなエンティティ間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。しかし、FLはデータの異質性やモデルの多様性といった課題に直面している。 Meta-Federated Learning (Meta-FL)フレームワークはこれらの課題に取り組むために導入された。 Meta-FLは最適化ベースのMeta-Aggregatorを使用して、異種モデル更新の複雑さをナビゲートする。 Meta-Aggregatorは、メタ機能を活用してグローバルモデルの性能を高め、各ローカルモデルの精度を考慮に入れた調整されたアグリゲーションを保証する。 4つの医療関連データセットに対する実証的な評価は、Meta-FLフレームワークの適応性、効率性、スケーラビリティ、堅牢性を示し、従来のFLアプローチよりも優れています。さらに、Meta-FLの顕著な効率性とスケーラビリティは、より少ない通信ラウンドでの精度の向上と、性能を損なうことなくフェデレーションネットワークの拡大を管理する能力の達成によって明らかである。

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