論文の概要: Decoupling General and Personalized Knowledge in Federated Learning via Additive and Low-Rank Decomposition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19931v2
• Date: Fri, 11 Oct 2024 11:30:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:29:39.165537
• Title: Decoupling General and Personalized Knowledge in Federated Learning via Additive and Low-Rank Decomposition
• Title（参考訳）: 付加的・低ランク分解によるフェデレーション学習における一般知識とパーソナライズド知識の分離
• Authors: Xinghao Wu, Xuefeng Liu, Jianwei Niu, Haolin Wang, Shaojie Tang, Guogang Zhu, Hao Su,
• Abstract要約: パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(Personalized Federated Learning)の主な戦略は、一般的な知識(クライアント間で共有される)とクライアント固有の知識を分離することである。 この問題に対処するためにパラメータ分解加算を用いた単純だが効果的なPFLパラダイムであるFedDecompを紹介する。 複数のデータセットにまたがる実験結果は、FedDecompが最先端のメソッドを最大4.9%上回っていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.218506124446826
• License:
• Abstract: To address data heterogeneity, the key strategy of Personalized Federated Learning (PFL) is to decouple general knowledge (shared among clients) and client-specific knowledge, as the latter can have a negative impact on collaboration if not removed. Existing PFL methods primarily adopt a parameter partitioning approach, where the parameters of a model are designated as one of two types: parameters shared with other clients to extract general knowledge and parameters retained locally to learn client-specific knowledge. However, as these two types of parameters are put together like a jigsaw puzzle into a single model during the training process, each parameter may simultaneously absorb both general and client-specific knowledge, thus struggling to separate the two types of knowledge effectively. In this paper, we introduce FedDecomp, a simple but effective PFL paradigm that employs parameter additive decomposition to address this issue. Instead of assigning each parameter of a model as either a shared or personalized one, FedDecomp decomposes each parameter into the sum of two parameters: a shared one and a personalized one, thus achieving a more thorough decoupling of shared and personalized knowledge compared to the parameter partitioning method. In addition, as we find that retaining local knowledge of specific clients requires much lower model capacity compared with general knowledge across all clients, we let the matrix containing personalized parameters be low rank during the training process. Moreover, a new alternating training strategy is proposed to further improve the performance. Experimental results across multiple datasets and varying degrees of data heterogeneity demonstrate that FedDecomp outperforms state-of-the-art methods up to 4.9\%. The code is available at https://github.com/XinghaoWu/FedDecomp.
• Abstract（参考訳）: データの不均一性に対処するため、パーソナライズド・フェデレート・ラーニング(PFL)の重要な戦略は、一般的な知識(クライアント間で共有される)とクライアント固有の知識を分離することである。 既存のPFL手法は主にパラメータ分割手法を採用しており、モデルのパラメータは2つのタイプのうちの1つに指定されている:パラメータは他のクライアントと共有され、クライアント固有の知識を学ぶためにローカルに保存される一般的な知識とパラメータを抽出する。 しかしながら、これらの2種類のパラメータは、トレーニングプロセス中にジグソーパズルのように単一のモデルにまとめられるため、各パラメータは一般的な知識とクライアント固有の知識の両方を同時に吸収し、二つのタイプの知識を効果的に分離するのに苦労する。 本稿では,この問題に対処するためにパラメータ加法分解を利用する,単純だが効果的なPFLパラダイムであるFedDecompを紹介する。 モデルの各パラメータを共有あるいはパーソナライズされたパラメータとして割り当てる代わりに、FedDecompは、各パラメータを2つのパラメータの合計に分解する。 さらに、特定のクライアントの局所的な知識を保持するためには、すべてのクライアントの一般的な知識に比べてモデル能力がはるかに低いことが判明したので、トレーニングプロセス中にパーソナライズされたパラメータを含む行列を低いランクにする。 さらに,パフォーマンスの向上を図るため,新たな交互学習戦略が提案されている。 複数のデータセットにまたがる実験結果は、FedDecompが4.9\%までの最先端のメソッドより優れていることを示している。 コードはhttps://github.com/XinghaoWu/FedDecomp.comで入手できる。

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