論文の概要: Hybrid-Regularized Magnitude Pruning for Robust Federated Learning under Covariate Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15010v2
• Date: Tue, 09 Sep 2025 16:03:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-10 14:38:26.72727
• Title: Hybrid-Regularized Magnitude Pruning for Robust Federated Learning under Covariate Shift
• Title（参考訳）: 共変量シフト下でのロバストフェデレーション学習のためのハイブリッド規則化マグニチュードプルーニング
• Authors: Ozgu Goksu, Nicolas Pugeault,
• Abstract要約: クライアント側トレーニング分布の不整合がフェデレート学習モデルの性能を著しく低下させることを示す。 本稿では,ニューラルネットワークの疎結合性,冗長性,堅牢性を改善するために,フラニングとクライアントトレーニングの正規化を組み合わせた新しいFLフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.298932494750101
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning offers a solution for decentralised model training, addressing the difficulties associated with distributed data and privacy in machine learning. However, the fact of data heterogeneity in federated learning frequently hinders the global model's generalisation, leading to low performance and adaptability to unseen data. This problem is particularly critical for specialised applications such as medical imaging, where both the data and the number of clients are limited. In this paper, we empirically demonstrate that inconsistencies in client-side training distributions substantially degrade the performance of federated learning models across multiple benchmark datasets. We propose a novel FL framework using a combination of pruning and regularisation of clients' training to improve the sparsity, redundancy, and robustness of neural connections, and thereby the resilience to model aggregation. To address a relatively unexplored dimension of data heterogeneity, we further introduce a novel benchmark dataset, CelebA-Gender, specifically designed to control for within-class distributional shifts across clients based on attribute variations, thereby complementing the predominant focus on inter-class imbalance in prior federated learning research. Comprehensive experiments on many datasets like CIFAR-10, MNIST, and the newly introduced CelebA-Gender dataset demonstrate that our method consistently outperforms standard FL baselines, yielding more robust and generalizable models in heterogeneous settings.
• Abstract（参考訳）: Federated Learningは、分散データと機械学習におけるプライバシに関連する問題に対処する、分散モデルトレーニングのためのソリューションを提供する。 しかし、フェデレートドラーニングにおけるデータ不均一性は、グローバルモデルの一般化を妨げ、パフォーマンスが低下し、目に見えないデータへの適応性が低下する。 この問題は、データとクライアント数の両方が制限されている医療画像のような特殊なアプリケーションにとって特に重要である。 本稿では,クライアント側トレーニング分布の不整合が,複数のベンチマークデータセットにまたがるフェデレーション学習モデルの性能を著しく低下させることを実証的に示す。 本稿では,ニューラルネットワークの疎結合性,冗長性,ロバスト性を改善し,モデルアグリゲーションのレジリエンスを向上させるために,クライアントのトレーニングの定期化とプルーニングを組み合わせた新しいFLフレームワークを提案する。 さらに,データ不均一性の比較的未探索な次元に対処するために,属性変動に基づいてクライアント間のクラス内分布シフトを制御するために設計された,新しいベンチマークデータセットであるCelebA-Genderを導入し,従来のフェデレート学習研究におけるクラス間不均衡に重点を置くことを補完する。 CIFAR-10、MNIST、および新たに導入されたCelebA-Genderデータセットのような多くのデータセットに関する総合的な実験により、我々の手法は標準FLベースラインを一貫して上回り、不均一な設定でより堅牢で一般化可能なモデルが得られることを示した。

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