論文の概要: FedAPA: Server-side Gradient-Based Adaptive Personalized Aggregation for Federated Learning on Heterogeneous Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07456v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 11:00:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:58.355295
• Title: FedAPA: Server-side Gradient-Based Adaptive Personalized Aggregation for Federated Learning on Heterogeneous Data
• Title（参考訳）: FedAPA:不均一データに基づくフェデレーション学習のためのサーバサイドグラディエントに基づく適応型パーソナライズアグリゲーション
• Authors: Yuxia Sun, Aoxiang Sun, Siyi Pan, Zhixiao Fu, Jingcai Guo,
• Abstract要約: FedAPAは、パーソナライズされたモデルを生成するためのサーバサイドの勾配に基づく適応アダプティブアグリゲーション戦略を備えた、新しいPFL手法である。 FedAPAは理論収束を保証し、3つのデータセットにわたる10のPFL競合と比較して精度と計算効率が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.906966694759679
• License:
• Abstract: Personalized federated learning (PFL) tailors models to clients' unique data distributions while preserving privacy. However, existing aggregation-weight-based PFL methods often struggle with heterogeneous data, facing challenges in accuracy, computational efficiency, and communication overhead. We propose FedAPA, a novel PFL method featuring a server-side, gradient-based adaptive aggregation strategy to generate personalized models, by updating aggregation weights based on gradients of client-parameter changes with respect to the aggregation weights in a centralized manner. FedAPA guarantees theoretical convergence and achieves superior accuracy and computational efficiency compared to 10 PFL competitors across three datasets, with competitive communication overhead.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズド・フェデレーション・ラーニング(PFL)は、プライバシを保護しながら、クライアントのユニークなデータディストリビューションにモデルをカスタマイズする。 しかしながら、既存の集約重みベースのPFL法は、精度、計算効率、通信オーバーヘッドの課題に直面している異種データとしばしば苦労する。 本稿では,サーバ側で勾配に基づく適応型アダプティブアグリゲーション戦略を特徴とする新しいPFL手法であるFedAPAを提案する。 FedAPAは理論的収束を保証し、3つのデータセットにわたる10のPFLコンペティタと比較して、競合する通信オーバーヘッドのある精度と計算効率を向上する。

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