論文の概要: Bayesian data fusion for distributed learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15473v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 19:11:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:49.520245
• Title: Bayesian data fusion for distributed learning
• Title（参考訳）: 分散学習のためのベイズデータ融合
• Authors: Peng Wu, Tales Imbiriba, Pau Closas,
• Abstract要約: 連邦学習(FL)の主な課題の1つは、非独立で同一に分散された(非IID)クライアントデータを扱うことである。 本稿では、クライアントをクラスタに関連付けるクラスタ化FLのための統一ベイズフレームワークを提案する。 この作業は、クライアントとクラスタの関連に関する洞察を提供し、新しい方法でクライアントの知識共有を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.426129993432193
• License:
• Abstract: One of the main challenges of federated learning (FL) is handling non-independent and identically distributed (non-IID) client data, which may occur in practice due to unbalanced datasets and use of different data sources across clients. Knowledge sharing and model personalization are key strategies for addressing this issue. Clustered federated learning is a class of FL methods that groups clients that observe similarly distributed data into clusters, such that every client is typically associated with one data distribution and participates in training a model for that distribution along their cluster peers. In this paper, we present a unified Bayesian framework for clustered FL which associates clients to clusters. Then we propose several practical algorithms to handle the, otherwise growing, data associations in a way that trades off performance and computational complexity. This work provides insights on client-cluster associations and enables client knowledge sharing in new ways. The proposed framework circumvents the need for unique client-cluster associations, which is seen to increase the performance of the resulting models in a variety of experiments.
• Abstract（参考訳）: 連邦学習(FL)の主な課題の1つは、非独立で同一に分散した(非IID)クライアントデータを扱うことである。 知識共有とモデルパーソナライゼーションはこの問題に対処するための重要な戦略である。 クラスタ化フェデレーション学習(Clustered Federated Learning)は、同じ分散データをクラスタに監視するクライアントをグループ化するFLメソッドのクラスである。 本稿では,クライアントをクラスタに関連付けるクラスタ化FLのための統一ベイズフレームワークを提案する。 そして、パフォーマンスと計算の複雑さをトレードオフする方法で、それ以外は成長しているデータアソシエーションを扱うための実用的なアルゴリズムをいくつか提案する。 この作業は、クライアントとクラスタの関連に関する洞察を提供し、新しい方法でクライアントの知識共有を可能にする。 提案フレームワークは,様々な実験で得られたモデルの性能を向上すると考えられる,ユニークなクライアントクラスタアソシエーションの必要性を回避する。

関連論文リスト

• Federated Clustering: An Unsupervised Cluster-Wise Training for Decentralized Data Distributions [1.6385815610837167]
  Federated Cluster-Wise Refinement(FedCRef)には、同様のデータ分散を備えたクラスタ上でモデルを協調的にトレーニングするクライアントが含まれている。 これらのグループでは、クライアントは、各データ分布を表す共有モデルを共同でトレーニングし、データの関連性を高めるために、ローカルクラスタを継続的に精錬する。 この反復的処理により,ネットワーク全体にわたる潜在的なデータ分布を同定し,それぞれにロバストな表現モデルを構築することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T09:05:44Z)
• Multi-Level Additive Modeling for Structured Non-IID Federated Learning [54.53672323071204]
  我々は、異種クライアント間のより良い知識共有のために、マルチレベル付加モデル(MAM)と呼ばれるマルチレベル構造で編成されたモデルを訓練する。 フェデレートMAM(FeMAM)では、各クライアントは各レベル毎に少なくとも1つのモデルに割り当てられ、そのパーソナライズされた予測は、各レベルに割り当てられたモデルの出力を合計する。 実験により、FeMAMは既存のクラスタリングFLおよびパーソナライズされたFLメソッドを様々な非IID設定で超越していることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T07:54:53Z)
• 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)
• FedClust: Optimizing Federated Learning on Non-IID Data through Weight-Driven Client Clustering [28.057411252785176]
  Federated Learning(FL)は、分散型デバイス上で、ローカルデータを公開せずにコラボレーティブなモデルトレーニングを可能にする、新興の分散機械学習パラダイムである。 本稿では,局所モデル重みとクライアントデータ分布の相関を利用した新しいCFL手法であるFedClustを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T01:50:36Z)
• 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)
• Efficient Distribution Similarity Identification in Clustered Federated Learning via Principal Angles Between Client Data Subspaces [59.33965805898736]
  クラスタ学習は、クライアントをクラスタにグループ化することで、有望な結果をもたらすことが示されている。 既存のFLアルゴリズムは基本的に、クライアントを同様のディストリビューションでグループ化しようとしている。 以前のFLアルゴリズムは、訓練中に間接的に類似性を試みていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-21T17:37:54Z)
• FLIS: Clustered Federated Learning via Inference Similarity for Non-IID Data Distribution [7.924081556869144]
  本稿では,クライアント集団をクラスタにグループ化し,共同でトレーニング可能なデータ配信を行う新しいアルゴリズムFLISを提案する。 CIFAR-100/10, SVHN, FMNISTデータセット上の最先端ベンチマークに対するFLISの利点を示す実験結果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-20T22:10:48Z)
• Straggler-Resilient Personalized Federated Learning [55.54344312542944]
  フェデレーション学習は、プライバシと通信の制限を尊重しながら、クライアントの大規模なネットワークに分散されたサンプルからのトレーニングモデルを可能にする。 これら2つのハードルを同時に処理する理論的なスピードアップを保証する新しいアルゴリズム手法を開発した。 提案手法は,すべてのクライアントのデータを用いてグローバルな共通表現を見つけ,各クライアントに対してパーソナライズされたソリューションにつながるパラメータの集合を学習するために,表現学習理論からのアイデアに依存している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-05T01:14:46Z)
• On the Convergence of Clustered Federated Learning [57.934295064030636]
  統合学習システムでは、例えばモバイルデバイスや組織参加者といったクライアントは通常、個人の好みや行動パターンが異なる。 本稿では,クライアントグループと各クライアントを統一最適化フレームワークで活用する,新しい重み付きクライアントベースクラスタリングFLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-13T02:39:19Z)

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。