論文の概要: One-shot Federated Learning Methods: A Practical Guide

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09104v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 09:26:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:49:48.312638
• Title: One-shot Federated Learning Methods: A Practical Guide
• Title（参考訳）: ワンショットフェデレーション学習手法 : 実践的ガイド
• Authors: Xiang Liu, Zhenheng Tang, Xia Li, Yijun Song, Sijie Ji, Zemin Liu, Bo Han, Linshan Jiang, Jialin Li,
• Abstract要約: ワンショットフェデレートラーニング(One-shot Federated Learning, OFL)は、クライアントサーバ間の通信を1ラウンドに制限する分散機械学習パラダイムである。 本稿では,OFLが直面している課題を体系的に分析し,現在の手法を徹底的にレビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.737787001337082
• License:
• Abstract: One-shot Federated Learning (OFL) is a distributed machine learning paradigm that constrains client-server communication to a single round, addressing privacy and communication overhead issues associated with multiple rounds of data exchange in traditional Federated Learning (FL). OFL demonstrates the practical potential for integration with future approaches that require collaborative training models, such as large language models (LLMs). However, current OFL methods face two major challenges: data heterogeneity and model heterogeneity, which result in subpar performance compared to conventional FL methods. Worse still, despite numerous studies addressing these limitations, a comprehensive summary is still lacking. To address these gaps, this paper presents a systematic analysis of the challenges faced by OFL and thoroughly reviews the current methods. We also offer an innovative categorization method and analyze the trade-offs of various techniques. Additionally, we discuss the most promising future directions and the technologies that should be integrated into the OFL field. This work aims to provide guidance and insights for future research.
• Abstract（参考訳）: ワンショットフェデレートラーニング(One-shot Federated Learning, OFL)は、従来のフェデレーションラーニング(FL)において、複数のラウンドのデータ交換に関連する、プライバシと通信オーバーヘッドの問題に対処する、クライアントとサーバ間の通信を1ラウンドに制限する分散機械学習パラダイムである。 OFLは、大規模言語モデル(LLM)のような協調的なトレーニングモデルを必要とする将来のアプローチと統合する実用的な可能性を実証している。 しかし、現在のOFL法はデータ不均一性とモデル不均一性の2つの大きな課題に直面する。 さらに悪いことに、これらの制限に対処する多くの研究にもかかわらず、包括的な要約はいまだに不足している。 これらのギャップに対処するため,本論文では,OFLが直面する課題を体系的に分析し,現在の手法を徹底的にレビューする。 また、革新的な分類手法を提供し、様々な技術のトレードオフを分析する。 さらに,OFL分野に組み込むべき,最も有望な今後の方向性と技術について論じる。 本研究は今後の研究へのガイダンスと洞察の提供を目的としている。

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