論文の概要: FedPAE: Peer-Adaptive Ensemble Learning for Asynchronous and Model-Heterogeneous Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14075v1
• Date: Thu, 17 Oct 2024 22:47:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-21 14:24:52.919453
• Title: FedPAE: Peer-Adaptive Ensemble Learning for Asynchronous and Model-Heterogeneous Federated Learning
• Title（参考訳）: FedPAE: Asynchronous and Model-Heterogeneous Federated Learningのためのピア適応型アンサンブル学習
• Authors: Brianna Mueller, W. Nick Street, Stephen Baek, Qihang Lin, Jingyi Yang, Yankun Huang,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散データソースを持つ複数のクライアントが、データのプライバシを損なうことなく、共同で共有モデルをトレーニングすることを可能にする。 我々は、モデルの不均一性と非同期学習をサポートする完全分散pFLアルゴリズムであるFederated Peer-Adaptive Ensemble Learning (FedPAE)を紹介する。 提案手法では,ピアツーピアモデル共有機構とアンサンブル選択を用いて,局所情報とグローバル情報とのより洗練されたバランスを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.084674176224109
• License:
• Abstract: Federated learning (FL) enables multiple clients with distributed data sources to collaboratively train a shared model without compromising data privacy. However, existing FL paradigms face challenges due to heterogeneity in client data distributions and system capabilities. Personalized federated learning (pFL) has been proposed to mitigate these problems, but often requires a shared model architecture and a central entity for parameter aggregation, resulting in scalability and communication issues. More recently, model-heterogeneous FL has gained attention due to its ability to support diverse client models, but existing methods are limited by their dependence on a centralized framework, synchronized training, and publicly available datasets. To address these limitations, we introduce Federated Peer-Adaptive Ensemble Learning (FedPAE), a fully decentralized pFL algorithm that supports model heterogeneity and asynchronous learning. Our approach utilizes a peer-to-peer model sharing mechanism and ensemble selection to achieve a more refined balance between local and global information. Experimental results show that FedPAE outperforms existing state-of-the-art pFL algorithms, effectively managing diverse client capabilities and demonstrating robustness against statistical heterogeneity.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散データソースを持つ複数のクライアントが、データのプライバシを損なうことなく、共同で共有モデルをトレーニングすることを可能にする。 しかし、既存のFLパラダイムは、クライアントデータ分散とシステム機能の不均一性のため、課題に直面します。 パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(pFL)はこれらの問題を緩和するために提案されているが、しばしば共有モデルアーキテクチャとパラメータアグリゲーションのための中心的なエンティティを必要とし、スケーラビリティと通信の問題をもたらす。 最近では、多様なクライアントモデルをサポートする能力によって、モデル不均一なFLが注目されているが、既存のメソッドは、集中型フレームワーク、同期トレーニング、公開データセットへの依存によって制限されている。 これらの制約に対処するために、モデルの不均一性と非同期学習をサポートする完全分散pFLアルゴリズムであるFederated Peer-Adaptive Ensemble Learning (FedPAE)を導入する。 提案手法では,ピアツーピアモデル共有機構とアンサンブル選択を用いて,局所情報とグローバル情報とのより洗練されたバランスを実現する。 実験の結果、FedPAEは既存のpFLアルゴリズムよりも優れており、多様なクライアント機能を効果的に管理し、統計的不均一性に対して堅牢性を示す。

関連論文リスト

• FedMAP: Unlocking Potential in Personalized Federated Learning through Bi-Level MAP Optimization [11.040916982022978]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データに基づく機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 クライアント間でのデータはしばしば、クラス不均衡、特徴分散スキュー、サンプルサイズ不均衡、その他の現象によって大きく異なる。 本稿では,バイレベル最適化を用いた新しいベイズPFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T11:28:06Z)
• An Aggregation-Free Federated Learning for Tackling Data Heterogeneity [50.44021981013037]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データセットからの知識を活用する効果に頼っている。 従来のFLメソッドでは、クライアントが前回のトレーニングラウンドからサーバが集約したグローバルモデルに基づいてローカルモデルを更新するアグリゲート-then-adaptフレームワークを採用している。 我々は,新しいアグリゲーションフリーFLアルゴリズムであるFedAFを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T05:55:23Z)
• FLASH: Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities [54.80435317208111]
  FLASH (Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities) は軽量かつ柔軟なクライアント選択アルゴリズムである。 ヘテロジニティの幅広い情報源の下で、最先端のFLフレームワークよりも優れています。 最先端のベースラインよりも大幅に、一貫性のある改善を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-13T20:04:39Z)
• Contrastive encoder pre-training-based clustered federated learning for heterogeneous data [17.580390632874046]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントがデータのプライバシを保持しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 本稿では,モデル収束とFLシステム全体の性能を改善するために,CP-CFL(Contrative Pre-training-based Clustered Federated Learning)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-28T05:44:26Z)
• Tunable Soft Prompts are Messengers in Federated Learning [55.924749085481544]
  フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が分散データソースを使用して機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 FLにおけるモデルプライバシ保護の欠如は無視できない課題となっている。 そこで本研究では,ソフトプロンプトによって参加者間の情報交換を実現する新しいFLトレーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-12T11:01:10Z)
• Towards More Suitable Personalization in Federated Learning via Decentralized Partial Model Training [67.67045085186797]
  既存のシステムのほとんどは、中央のFLサーバが失敗した場合、大きな通信負荷に直面しなければならない。 共有パラメータと個人パラメータを交互に更新することで、ディープモデルの「右」をパーソナライズする。 共有パラメータアグリゲーションプロセスをさらに促進するために、ローカルシャープネス最小化を統合するDFedを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T13:52:18Z)
• Confidence-aware Personalized Federated Learning via Variational Expectation Maximization [34.354154518009956]
  パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)のための新しいフレームワークを提案する。 PFLは、クライアント間で共有モデルをトレーニングする分散学習スキームである。 階層的モデリングと変分推論に基づくPFLの新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-21T20:12:27Z)
• FedDM: Iterative Distribution Matching for Communication-Efficient Federated Learning [87.08902493524556]
  フェデレートラーニング(FL)は近年、学術や産業から注目を集めている。 我々は,複数の局所的代理関数からグローバルなトレーニング目標を構築するためのFedDMを提案する。 そこで本研究では,各クライアントにデータ集合を構築し,元のデータから得られた損失景観を局所的にマッチングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-20T04:55:18Z)
• Heterogeneous Ensemble Knowledge Transfer for Training Large Models in Federated Learning [22.310090483499035]
  フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイスがプライベートデータを中央集約サーバに公開することなく、協調的にモデルを学習することを可能にする。 既存のFLアルゴリズムの多くは、クライアントとサーバにまたがってデプロイされるのと同じアーキテクチャのモデルを必要とする。 本稿では,Fed-ETと呼ばれる新しいアンサンブル知識伝達手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T05:18:32Z)
• Federated Multi-Task Learning under a Mixture of Distributions [10.00087964926414]
  Federated Learning(FL)は、機械学習モデルのデバイス上での協調トレーニングのためのフレームワークである。 FLにおける最初の取り組みは、クライアント間で平均的なパフォーマンスを持つ単一のグローバルモデルを学ぶことに焦点を当てたが、グローバルモデルは、与えられたクライアントに対して任意に悪いかもしれない。 我々は,各局所データ分布が未知の基底分布の混合であるというフレキシブルな仮定の下で,フェデレーションMTLについて検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-23T15:47:53Z)
• FedH2L: Federated Learning with Model and Statistical Heterogeneity [75.61234545520611]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散参加者が個々のデータのプライバシを犠牲にすることなく、強力なグローバルモデルを集合的に学習することを可能にする。 我々はFedH2Lを導入し、これはモデルアーキテクチャに非依存であり、参加者間で異なるデータ分散に対して堅牢である。 パラメータや勾配を共有するアプローチとは対照的に、FedH2Lは相互蒸留に依存し、参加者間で共有シードセットの後方のみを分散的に交換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T10:10:18Z)

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。