論文の概要: Client Contribution Normalization for Enhanced Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06352v1
- Date: Sun, 10 Nov 2024 04:03:09 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-12 14:08:33.326144
- Title: Client Contribution Normalization for Enhanced Federated Learning
- Title（参考訳）: 強化フェデレーション学習のためのクライアントコントリビューション正規化
- Authors: Mayank Kumar Kundalwal, Anurag Saraswat, Ishan Mishra, Deepak Mishra,
- Abstract要約: スマートフォンやラップトップを含むモバイルデバイスは、分散化された異種データを生成する。
フェデレートラーニング(FL)は、データ共有のない分散デバイス間でグローバルモデルの協調トレーニングを可能にすることで、有望な代替手段を提供する。
本稿では、FLにおけるデータ依存的不均一性に着目し、局所的に訓練されたモデルから抽出された平均潜在表現を活用する新しいアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.726250115737579
- License:
- Abstract: Mobile devices, including smartphones and laptops, generate decentralized and heterogeneous data, presenting significant challenges for traditional centralized machine learning models due to substantial communication costs and privacy risks. Federated Learning (FL) offers a promising alternative by enabling collaborative training of a global model across decentralized devices without data sharing. However, FL faces challenges due to statistical heterogeneity among clients, where non-independent and identically distributed (non-IID) data impedes model convergence and performance. This paper focuses on data-dependent heterogeneity in FL and proposes a novel approach leveraging mean latent representations extracted from locally trained models. The proposed method normalizes client contributions based on these representations, allowing the central server to estimate and adjust for heterogeneity during aggregation. This normalization enhances the global model's generalization and mitigates the limitations of conventional federated averaging methods. The main contributions include introducing a normalization scheme using mean latent representations to handle statistical heterogeneity in FL, demonstrating the seamless integration with existing FL algorithms to improve performance in non-IID settings, and validating the approach through extensive experiments on diverse datasets. Results show significant improvements in model accuracy and consistency across skewed distributions. Our experiments with six FL schemes: FedAvg, FedProx, FedBABU, FedNova, SCAFFOLD, and SGDM highlight the robustness of our approach. This research advances FL by providing a practical and computationally efficient solution for statistical heterogeneity, contributing to the development of more reliable and generalized machine learning models.
- Abstract（参考訳）: スマートフォンやラップトップを含むモバイルデバイスは、分散型で異質なデータを生成し、通信コストとプライバシのリスクにより、従来の集中型機械学習モデルに重大な課題を提示している。
フェデレートラーニング(FL)は、データ共有のない分散デバイス間でグローバルモデルの協調トレーニングを可能にすることで、有望な代替手段を提供する。
しかし、FLは、非独立で同一に分散した(非IID)データがモデル収束と性能を阻害する、クライアント間の統計的不均一性による課題に直面している。
本稿では、FLにおけるデータ依存的不均一性に着目し、局所的に訓練されたモデルから抽出された平均潜在表現を活用する新しいアプローチを提案する。
提案手法は,これらの表現に基づいてクライアントのコントリビューションを正規化し,集約中の不均一性を推定・調整する。
この正規化は、グローバルモデルの一般化を促進し、従来のフェデレーション平均化法の限界を緩和する。
主な貢献は、FLにおける統計的不均一性を扱う平均潜在表現を用いた正規化スキームの導入、既存のFLアルゴリズムとのシームレスな統合による非IID設定のパフォーマンス向上、多様なデータセットに関する広範な実験によるアプローチの検証などである。
その結果,スキュー分布間のモデル精度と整合性は著しく向上した。
FedAvg、FedProx、FedBABU、FedNova、SCAFFOLD、SGDMの6つのFLスキームによる実験は、我々のアプローチの堅牢性を強調している。
この研究は、統計的不均一性に対する実用的で計算効率の良いソリューションを提供することでFLを前進させ、より信頼性が高く一般化された機械学習モデルの開発に寄与する。
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