論文の概要: Understanding Federated Learning from IID to Non-IID dataset: An Experimental Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00182v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 14:31:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-10 14:54:50.316862
• Title: Understanding Federated Learning from IID to Non-IID dataset: An Experimental Study
• Title（参考訳）: IIDから非IIDデータセットへのフェデレーション学習の理解:実験的検討
• Authors: Jungwon Seo, Ferhat Ozgur Catak, Chunming Rong,
• Abstract要約: フェデレーション・ラーニング(FL)は、生データを共有せずに分散化されたデータソース間で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 FLにおける重要な課題は、クライアントデータが非IID(非独立で同一の分散)であることが多く、集中型学習と比較してパフォーマンスが低下することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.680416078423551
• License:
• Abstract: As privacy concerns and data regulations grow, federated learning (FL) has emerged as a promising approach for training machine learning models across decentralized data sources without sharing raw data. However, a significant challenge in FL is that client data are often non-IID (non-independent and identically distributed), leading to reduced performance compared to centralized learning. While many methods have been proposed to address this issue, their underlying mechanisms are often viewed from different perspectives. Through a comprehensive investigation from gradient descent to FL, and from IID to non-IID data settings, we find that inconsistencies in client loss landscapes primarily cause performance degradation in non-IID scenarios. From this understanding, we observe that existing methods can be grouped into two main strategies: (i) adjusting parameter update paths and (ii) modifying client loss landscapes. These findings offer a clear perspective on addressing non-IID challenges in FL and help guide future research in the field.
• Abstract（参考訳）: プライバシの懸念とデータ規制の増大に伴い、フェデレートドラーニング(FL)は、生データを共有せずに分散化されたデータソース間で機械学習モデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 しかし、FLにおける重要な課題は、クライアントデータが非IID(非独立で同一の分散)であることが多く、集中型学習と比較してパフォーマンスが低下することです。 この問題に対処するために多くの方法が提案されているが、その基盤となるメカニズムは、しばしば異なる視点から見られている。 FLへの勾配降下やIDから非IIDデータ設定への包括的調査により、クライアントの損失状況の不整合が主に非IIDシナリオにおける性能劣化を引き起こすことが判明した。 この理解から、既存の方法が2つの主要な戦略にまとめられることを観察する。 (i)パラメータ更新パスの調整 (ii)クライアントの損失状況を変更すること。 これらの知見は、FLにおける非IID課題に対処する上での明確な視点を提供し、この分野における今後の研究の指針となる。

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