論文の概要: DynamicFL: Federated Learning with Dynamic Communication Resource Allocation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.04986v1
• Date: Sun, 8 Sep 2024 05:53:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 19:50:12.195120
• Title: DynamicFL: Federated Learning with Dynamic Communication Resource Allocation
• Title（参考訳）: DynamicFL: 動的コミュニケーションリソース割り当てによるフェデレーション学習
• Authors: Qi Le, Enmao Diao, Xinran Wang, Vahid Tarokh, Jie Ding, Ali Anwar,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、複数のユーザがローカルデータを使ってモデルを分散的にトレーニングできる、協調的な機械学習フレームワークである。 我々は,グローバルモデルの性能と通信コストのトレードオフを調査する新しいFLフレームワークであるDynamicFLを紹介する。 モデル精度は最大10%向上し,DynamicFLは最先端の手法を超越していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.97472382870816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a collaborative machine learning framework that allows multiple users to train models utilizing their local data in a distributed manner. However, considerable statistical heterogeneity in local data across devices often leads to suboptimal model performance compared with independently and identically distributed (IID) data scenarios. In this paper, we introduce DynamicFL, a new FL framework that investigates the trade-offs between global model performance and communication costs for two widely adopted FL methods: Federated Stochastic Gradient Descent (FedSGD) and Federated Averaging (FedAvg). Our approach allocates diverse communication resources to clients based on their data statistical heterogeneity, considering communication resource constraints, and attains substantial performance enhancements compared to uniform communication resource allocation. Notably, our method bridges the gap between FedSGD and FedAvg, providing a flexible framework leveraging communication heterogeneity to address statistical heterogeneity in FL. Through extensive experiments, we demonstrate that DynamicFL surpasses current state-of-the-art methods with up to a 10% increase in model accuracy, demonstrating its adaptability and effectiveness in tackling data statistical heterogeneity challenges.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、複数のユーザがローカルデータを使ってモデルを分散的にトレーニングできる、協調的な機械学習フレームワークである。 しかし、デバイス間での局所データの統計的不均一性は、独立で同一に分散した(IID)データシナリオと比較して、最適以下のモデルの性能をもたらすことが多い。 本稿では,FedSGD(Federated Stochastic Gradient Descent)とFedAvg(Federated Averaging)という2つの広く採用されているFL手法における,グローバルモデル性能と通信コストのトレードオフを調査する新しいFLフレームワークであるDynamicFLを紹介する。 提案手法は, 通信リソースの制約を考慮したデータ統計的不均一性に基づいて, 多様な通信リソースをクライアントに割り当て, 通信リソースの均一な割り当てに比べて, 大幅な性能向上を実現している。 この手法はFedSGDとFedAvgのギャップを埋め、FLの統計的不均一性に対処するための通信不均一性を活用する柔軟なフレームワークを提供する。 実験により,DynamicFLはモデル精度を最大10%向上させ,データの統計的不均一性問題への適応性と有効性を示した。

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