論文の概要: Technical Report: Aggregation on Learnable Manifolds for Asynchronous Federated Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14396v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 15:09:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 12:00:48.232895
• Title: Technical Report: Aggregation on Learnable Manifolds for Asynchronous Federated Optimization
• Title（参考訳）: 技術報告:非同期フェデレーション最適化のための学習可能なマニフォールドの集約
• Authors: Archie Licudi,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)において、クライアントモデルのサーバ側集約に対する最大の課題は、損失ランドスケープ幾何学と計算能力の両方において不均一性である。 本稿では,これらの問題に対処する新しい非同期FLフレームワークであるAsyncManifoldを提案する。 本提案では,一般形式の収束証明を伴い,非線形モード接続に沿って集約を行う概念実証である局所挙動の探索的研究を通じて動機づけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In Federated Learning (FL), a primary challenge to the server-side aggregation of client models is device heterogeneity in both loss landscape geometry and computational capacity. This issue can be particularly pronounced in clinical contexts where variations in data distribution (aggravated by class imbalance), infrastructure requirements, and sample sizes are common. We propose AsyncManifold, a novel asynchronous FL framework to address these issues by taking advantage of underlying solution space geometry at each of the local training, delay-correction, and aggregation stages. Our proposal is accompanied by a convergence proof in a general form and, motivated through exploratory studies of local behaviour, a proof-of-concept algorithm which performs aggregation along non-linear mode connections and hence avoids barriers to convergence that techniques based on linear interpolation will encounter.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)において、クライアントモデルのサーバ側集約に対する主な課題は、損失ランドスケープ幾何学と計算能力の両方において不均一性である。 この問題は、データ分散(クラス不均衡によって増大する)、インフラ要件、サンプルサイズが一般的である臨床状況において特に顕著である。 本稿では,これらの問題に対処する新しい非同期FLフレームワークであるAsyncManifoldを提案する。 本提案では, 一般形式の収束証明を伴い, 局所挙動の探索的研究を通じて, 非線形モード接続に沿って集約を行い, 線形補間に基づく手法の収束障壁を回避する概念実証アルゴリズムを提案する。

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