論文の概要: FADAS: Towards Federated Adaptive Asynchronous Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18365v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 20:02:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-29 15:09:00.953510
• Title: FADAS: Towards Federated Adaptive Asynchronous Optimization
• Title（参考訳）: FADAS:Federated Adaptive Asynchronous Optimizationを目指して
• Authors: Yujia Wang, Shiqiang Wang, Songtao Lu, Jinghui Chen,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護機械学習のトレーニングパラダイムとして広く採用されている。 本稿では、非同期更新を適応的フェデレーション最適化と証明可能な保証に組み込む新しい手法であるFADASについて紹介する。 提案アルゴリズムの収束率を厳格に確立し,FADASが他の非同期FLベースラインよりも優れていることを示す実験結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.09666452175333
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) has emerged as a widely adopted training paradigm for privacy-preserving machine learning. While the SGD-based FL algorithms have demonstrated considerable success in the past, there is a growing trend towards adopting adaptive federated optimization methods, particularly for training large-scale models. However, the conventional synchronous aggregation design poses a significant challenge to the practical deployment of those adaptive federated optimization methods, particularly in the presence of straggler clients. To fill this research gap, this paper introduces federated adaptive asynchronous optimization, named FADAS, a novel method that incorporates asynchronous updates into adaptive federated optimization with provable guarantees. To further enhance the efficiency and resilience of our proposed method in scenarios with significant asynchronous delays, we also extend FADAS with a delay-adaptive learning adjustment strategy. We rigorously establish the convergence rate of the proposed algorithms and empirical results demonstrate the superior performance of FADAS over other asynchronous FL baselines.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、プライバシ保護機械学習のトレーニングパラダイムとして広く採用されている。 SGDベースのFLアルゴリズムは過去にもかなりの成功を収めてきたが、特に大規模モデルのトレーニングにおいて、適応的フェデレーション最適化手法を採用する傾向が高まっている。 しかし、従来の同期アグリゲーション設計は、特にストラグラークライアントの存在下で、これらの適応的フェデレーション最適化手法の実践的な展開に重要な課題をもたらす。 本研究のギャップを埋めるために,非同期更新を適応的フェデレーションに組み込んだ新しい手法であるFADASを提案する。 非同期遅延の大きいシナリオでは,提案手法の効率性とレジリエンスをさらに向上するため,FADASを遅延適応型学習調整戦略で拡張する。 提案アルゴリズムの収束率を厳格に確立し,FADASが他の非同期FLベースラインよりも優れていることを示す実験結果を得た。

関連論文リスト

• Efficient and Robust Regularized Federated Recommendation [52.24782464815489]
  推薦システム(RSRS)は、ユーザの好みとプライバシの両方に対処する。 通信効率を向上させるために,非一様勾配勾配勾配を取り入れた新しい手法を提案する。 RFRecFの強靭性は、多様なベースラインに比べて優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T12:10:20Z)
• Enhancing Spectrum Efficiency in 6G Satellite Networks: A GAIL-Powered Policy Learning via Asynchronous Federated Inverse Reinforcement Learning [67.95280175998792]
  ビームフォーミング,スペクトルアロケーション,リモートユーザ機器(RUE)アソシエイトを最適化するために,GAILを利用した新しいポリシー学習手法を提案する。 手動チューニングなしで報酬関数を自動的に学習するために、逆RL(IRL)を用いる。 提案手法は従来のRL手法よりも優れており,コンバージェンスと報酬値の14.6%の改善が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-27T13:05:02Z)
• Federated Conditional Stochastic Optimization [110.513884892319]
  条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。 本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:47:37Z)
• Preconditioned Federated Learning [7.7269332266153326]
  Federated Learning(FL)は、コミュニケーションの効率的かつプライバシ保護の方法でモデルトレーニングを可能にする分散機械学習アプローチである。 FedAvgは、現代の一階適応最適化と比較してアルゴリズム適応性を欠いていると考えられている。 局所適応性(PreFed)とサーバ側適応性(PreFedOp)の2つのフレームワークに基づく通信効率の高い新しいFLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T14:58:47Z)
• Faster Adaptive Federated Learning [84.38913517122619]
  フェデレートラーニングは分散データの出現に伴って注目を集めている。 本稿では,クロスサイロFLにおけるモーメントに基づく分散低減手法に基づく適応アルゴリズム(FAFED)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-02T05:07:50Z)
• Accelerated Federated Learning with Decoupled Adaptive Optimization [53.230515878096426]
  フェデレートドラーニング(FL)フレームワークは、クライアント上のトレーニングデータのプライバシを維持しながら、共有モデルを協調的に学習することを可能にする。 近年,SGDM,Adam,AdaGradなどの集中型適応最適化手法をフェデレートした設定に一般化するためのイテレーションが多数実施されている。 本研究は、常微分方程式(ODE)のダイナミクスの観点から、FLの新しい適応最適化手法を開発することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-14T22:46:43Z)
• Blockchain-enabled Server-less Federated Learning [5.065631761462706]
  我々は、(BC)技術によって強化された非同期サーバーレスフェデレートラーニングソリューションに焦点を当てる。 主に採用されているFLアプローチとは対照的に、クライアントがローカル更新を送信する際にモデルアグリゲーションを行う非同期手法を提唱する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T07:41:23Z)
• Accelerating Federated Learning with a Global Biased Optimiser [16.69005478209394]
  Federated Learning(FL)は、クライアントデバイスを離れるトレーニングデータなしでモデルを協調訓練する機械学習の分野における最近の開発である。 本稿では,FedGBO(Federated Global Biased Optimiser)アルゴリズムを用いて,適応最適化手法をFLに適用する手法を提案する。 FedGBOは、FLの局所的なトレーニングフェーズにおいて、グローバルバイアス付きオプティマイザ値のセットを適用することでFLを加速し、非IIDデータからのクライアントドリフトを減少させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-20T12:08:44Z)
• Stragglers Are Not Disaster: A Hybrid Federated Learning Algorithm with Delayed Gradients [21.63719641718363]
  フェデレーション・ラーニング(federated learning, fl)は、多数の分散コンピューティングデバイスで合同モデルをトレーニングする、新しい機械学習フレームワークである。 本稿では,効率と有効性における学習バランスを実現するための新しいflアルゴリズムであるhybrid federated learning(hfl)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-12T02:27:44Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。