論文の概要: FedGraph: A Research Library and Benchmark for Federated Graph Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06340v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 20:18:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 06:19:07.026794
• Title: FedGraph: A Research Library and Benchmark for Federated Graph Learning
• Title（参考訳）: FedGraph:フェデレーショングラフ学習のための研究ライブラリとベンチマーク
• Authors: Yuhang Yao, Yuan Li, Xinyi Fan, Junhao Li, Kay Liu, Weizhao Jin, Srivatsan Ravi, Philip S. Yu, Carlee Joe-Wong,
• Abstract要約: フェデレーショングラフ学習は、重要な実践上の課題を持つ新興分野である。 モデル精度を高めるために多くのアルゴリズムが提案されているが、実際の展開に不可欠なシステム性能は見過ごされがちである。 本稿では,フェデレートグラフ学習における分散配置とベンチマークのための研究ライブラリであるFedGraphを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.257355007504074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated graph learning is an emerging field with significant practical challenges. While many algorithms have been proposed to enhance model accuracy, their system performance, crucial for real-world deployment, is often overlooked. To address this gap, we present FedGraph, a research library designed for practical distributed deployment and benchmarking in federated graph learning. FedGraph supports a range of state-of-the-art methods and includes profiling tools for system performance evaluation, focusing on communication and computation costs during training. FedGraph can then facilitate the development of practical applications and guide the design of future algorithms.
• Abstract（参考訳）: フェデレーショングラフ学習は、重要な実践上の課題を持つ新興分野である。 モデル精度を高めるために多くのアルゴリズムが提案されているが、実際の展開に不可欠なシステム性能は見過ごされがちである。 このギャップに対処するため、フェデレーショングラフ学習において、実用的な分散デプロイメントとベンチマークのための研究ライブラリであるFedGraphを提示する。 FedGraphは最先端のさまざまなメソッドをサポートし、トレーニング中のコミュニケーションと計算コストに焦点を当てた、システムパフォーマンス評価のためのプロファイリングツールを含んでいる。 FedGraphは実践的なアプリケーションの開発を促進し、将来のアルゴリズムの設計をガイドする。

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