論文の概要: Adaptive Client Selection with Personalization for Communication Efficient Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17833v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 19:20:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:18.648425
• Title: Adaptive Client Selection with Personalization for Communication Efficient Federated Learning
• Title（参考訳）: コミュニケーション効率の良いフェデレーション学習のためのパーソナライズによる適応的クライアント選択
• Authors: Allan M. de Souza, Filipe Maciel, Joahannes B. D. da Costa, Luiz F. Bittencourt, Eduardo Cerqueira, Antonio A. F. Loureiro, Leandro A. Villas,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、機械学習モデルを協調的にトレーニングするための分散アプローチである。 本稿では, FL環境下でのモデルのトレーニングにおいて, 全体的な通信コストと計算コストを削減できるACSP-FLについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8484833657472644
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) is a distributed approach to collaboratively training machine learning models. FL requires a high level of communication between the devices and a central server, thus imposing several challenges, including communication bottlenecks and network scalability. This article introduces ACSP-FL (https://github.com/AllanMSouza/ACSP-FL), a solution to reduce the overall communication and computation costs for training a model in FL environments. ACSP-FL employs a client selection strategy that dynamically adapts the number of devices training the model and the number of rounds required to achieve convergence. Moreover, ACSP-FL enables model personalization to improve clients performance. A use case based on human activity recognition datasets aims to show the impact and benefits of ACSP-FL when compared to state-of-the-art approaches. Experimental evaluations show that ACSP-FL minimizes the overall communication and computation overheads to train a model and converges the system efficiently. In particular, ACSP-FL reduces communication up to 95% compared to literature approaches while providing good convergence even in scenarios where data is distributed differently, non-independent and identical way between client devices.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、機械学習モデルを協調的にトレーニングするための分散アプローチである。 FLはデバイスと中央サーバの間で高いレベルの通信を必要とするため、通信ボトルネックやネットワークスケーラビリティなど、いくつかの課題を提起する。 本稿では、FL環境でモデルをトレーニングするための全体的な通信と計算コストを削減するためのソリューションであるACSP-FL(https://github.com/AllanMSouza/ACSP-FL)を紹介する。 ACSP-FLは、モデルをトレーニングするデバイス数と収束を達成するために必要なラウンド数に動的に適応するクライアント選択戦略を採用している。 さらに、ACSP-FLはモデルパーソナライズにより、クライアントのパフォーマンスを向上させる。 人間の行動認識データセットに基づくユースケースは、最先端のアプローチと比較してACSP-FLの影響と利点を示すことを目的としている。 実験により,ACSP-FLは全体の通信と計算のオーバーヘッドを最小限に抑え,モデルを訓練し,効率よくシステムを収束させることを示した。 特にACSP-FLは、クライアントデバイス間でデータが異なる、非独立で同一の方法で分散されるシナリオであっても、文学的アプローチと比較して通信を最大95%削減する。

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