論文の概要: Seamless Integration: Sampling Strategies in Federated Learning Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09545v2
- Date: Tue, 20 Aug 2024 09:04:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-21 18:39:27.966619
- Title: Seamless Integration: Sampling Strategies in Federated Learning Systems
- Title（参考訳）: シームレスな統合 - フェデレーションラーニングシステムにおける戦略のサンプリング
- Authors: Tatjana Legler, Vinit Hegiste, Martin Ruskowski,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、機械学習の分野におけるパラダイムシフトである。
新しいクライアントのシームレスな統合はFLシステムの維持と性能向上に不可欠である。
本稿では,システムのスケーラビリティと安定性を確保するための効果的なクライアント選択戦略とソリューションについて概説する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) represents a paradigm shift in the field of machine learning, offering an approach for a decentralized training of models across a multitude of devices while maintaining the privacy of local data. However, the dynamic nature of FL systems, characterized by the ongoing incorporation of new clients with potentially diverse data distributions and computational capabilities, poses a significant challenge to the stability and efficiency of these distributed learning networks. The seamless integration of new clients is imperative to sustain and enhance the performance and robustness of FL systems. This paper looks into the complexities of integrating new clients into existing FL systems and explores how data heterogeneity and varying data distribution (not independent and identically distributed) among them can affect model training, system efficiency, scalability and stability. Despite these challenges, the integration of new clients into FL systems presents opportunities to enhance data diversity, improve learning performance, and leverage distributed computational power. In contrast to other fields of application such as the distributed optimization of word predictions on Gboard (where federated learning once originated), there are usually only a few clients in the production environment, which is why information from each new client becomes all the more valuable. This paper outlines strategies for effective client selection strategies and solutions for ensuring system scalability and stability. Using the example of images from optical quality inspection, it offers insights into practical approaches. In conclusion, this paper proposes that addressing the challenges presented by new client integration is crucial to the advancement and efficiency of distributed learning networks, thus paving the way for the adoption of Federated Learning in production environments.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、機械学習分野におけるパラダイムシフトであり、ローカルデータのプライバシを維持しながら、複数のデバイスにわたるモデルの分散トレーニングのためのアプローチを提供する。
しかし、FLシステムの動的性質は、潜在的に多様なデータ分散と計算能力を持つ新しいクライアントの継続的な導入によって特徴づけられ、これらの分散学習ネットワークの安定性と効率に重大な課題をもたらす。
新しいクライアントのシームレスな統合は、FLシステムの性能と堅牢性を維持および強化するために不可欠である。
本稿では,新たなクライアントを既存のFLシステムに統合することの複雑さを考察し,データの不均一性とデータ分散(独立性および同一分散性ではない)がモデルトレーニング,システム効率,スケーラビリティ,安定性に与える影響について考察する。
これらの課題にもかかわらず、新しいクライアントをFLシステムに統合することは、データの多様性を高め、学習性能を改善し、分散計算能力を活用する機会を提供する。
Gboard上の単語予測の分散最適化(かつてはフェデレートされた学習)のような他の分野のアプリケーションとは対照的に、プロダクション環境には通常少数のクライアントしか存在しない。
本稿では,システムのスケーラビリティと安定性を確保するための効果的なクライアント選択戦略とソリューションについて概説する。
光品質検査の例を用いて、実践的なアプローチに関する洞察を提供する。
結論として,新たなクライアント統合によってもたらされる課題に対処することが,分散学習ネットワークの高度化と効率化に不可欠であることが示唆された。
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