論文の概要: A Thorough Assessment of the Non-IID Data Impact in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17070v1
• Date: Fri, 21 Mar 2025 11:53:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:58:58.287006
• Title: A Thorough Assessment of the Non-IID Data Impact in Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーションラーニングにおける非IIDデータの影響の詳細な評価
• Authors: Daniel M. Jimenez-Gutierrez, Mehrdad Hassanzadeh, Aris Anagnostopoulos, Ioannis Chatzigiannakis, Andrea Vitaletti,
• Abstract要約: 分散機械学習(FL)は、分散クライアントの情報間のコラボレーティブ機械学習(ML)トレーニングを可能にし、データのプライバシを保証する。 FLの分散特性は、非独立で同一に分散された(非IID)データを扱う。 その重要性にもかかわらず、あらゆる種類のデータ不均一性(すなわち非IIDness)に体系的に対処する実験的研究はほとんど残っていない。 非IID効果の評価と定量化を徹底的な実証分析によって行うことで,このギャップを埋めることを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.89791888476598
• License:
• Abstract: Federated learning (FL) allows collaborative machine learning (ML) model training among decentralized clients' information, ensuring data privacy. The decentralized nature of FL deals with non-independent and identically distributed (non-IID) data. This open problem has notable consequences, such as decreased model performance and more significant convergence times. Despite its importance, experimental studies systematically addressing all types of data heterogeneity (a.k.a. non-IIDness) remain scarce. We aim to fill this gap by assessing and quantifying the non-IID effect through a thorough empirical analysis. We use the Hellinger Distance (HD) to measure differences in distribution among clients. Our study benchmarks four state-of-the-art strategies for handling non-IID data, including label, feature, quantity, and spatiotemporal skewness, under realistic and controlled conditions. This is the first comprehensive analysis of the spatiotemporal skew effect in FL. Our findings highlight the significant impact of label and spatiotemporal skew non-IID types on FL model performance, with notable performance drops occurring at specific HD thresholds. Additionally, the FL performance is heavily affected mainly when the non-IIDness is extreme. Thus, we provide recommendations for FL research to tackle data heterogeneity effectively. Our work represents the most extensive examination of non-IIDness in FL, offering a robust foundation for future research.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散されたクライアントの情報間のコラボレーティブ機械学習(ML)モデルのトレーニングを可能にし、データのプライバシを保証する。 FLの分散特性は、非独立で同一に分散された(非IID)データを扱う。 このオープンな問題は、モデル性能の低下やより顕著な収束時間など、顕著な結果をもたらす。 その重要性にもかかわらず、あらゆる種類のデータ不均一性(すなわち非IIDness)に体系的に対処する実験的研究はほとんど残っていない。 非IID効果の評価と定量化を徹底的な実証分析によって行うことで,このギャップを埋めることを目指している。 我々は,Hellinger Distance (HD) を用いて,クライアント間の分散の差異を測定する。 本研究は,現実的かつ制御された条件下で,ラベル,特徴,量,時空間歪などの非IIDデータを扱うための4つの最先端戦略をベンチマークした。 これはFLにおける時空間スキュー効果の包括的解析である。 以上の結果から,ラベルおよび時空間スキュー非IID型がFLモデルの性能に及ぼす影響が明らかとなった。 さらに、非IIDnessが極端である場合、FL性能に大きな影響を及ぼす。 そこで本研究では,データの不均一性に効果的に取り組むためのFL研究の推奨事項について述べる。 我々の研究は、FLにおける非IID性に関する最も広範な調査であり、将来の研究のための堅牢な基盤を提供する。

関連論文リスト

• Understanding Federated Learning from IID to Non-IID dataset: An Experimental Study [5.680416078423551]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T21:58:15Z)
• FedAD-Bench: A Unified Benchmark for Federated Unsupervised Anomaly Detection in Tabular Data [11.42231457116486]
  FedAD-Benchは、フェデレート学習の文脈における教師なし異常検出アルゴリズムを評価するためのベンチマークである。 モデル集約の非効率性やメトリクスの不確実性といった重要な課題を特定します。 本研究は,フェデレートされた異常検出における今後の研究・開発を導くための標準化されたベンチマークを確立することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T13:14:19Z)
• Synthetic Data Aided Federated Learning Using Foundation Models [4.666380225768727]
  ファウンデーションモデル(DPSDA-FL)を用いたFederated Learningを支援する微分プライベートデータを提案する。 実験の結果,DPSDA-FLは,非IID問題のあるFLにおいて,クラスリコールとクラス分類精度を最大26%, 9%向上できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T20:31:43Z)
• Privacy-preserving Federated Primal-dual Learning for Non-convex and Non-smooth Problems with Model Sparsification [51.04894019092156]
  FL(Federated Learning)は,FLオーケストレーション(PS)の下でクライアント上でモデルをトレーニングする,急速に成長する領域として認識されている。 本稿では,非滑らかなFL問題に対して,新しい一次分離アルゴリズムを提案し,保証する。 その独特な洞察力のある性質とその分析も提示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-30T14:15:47Z)
• Do Deep Neural Networks Always Perform Better When Eating More Data? [82.6459747000664]
  Identically Independent Distribution(IID)とOut of Distribution(OOD)による実験を設計する。 IID条件下では、情報の量は各サンプルの効果度、サンプルの寄与度、クラス間の差がクラス情報の量を決定する。 OOD条件下では、試料のクロスドメイン度が寄与を決定づけ、無関係元素によるバイアス適合はクロスドメインの重要な要素である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-30T15:40:33Z)
• FEDIC: Federated Learning on Non-IID and Long-Tailed Data via Calibrated Distillation [54.2658887073461]
  非IIDデータの処理は、フェデレーション学習における最も難しい問題の1つである。 本稿では, フェデレート学習における非IIDデータとロングテールデータの結合問題について検討し, フェデレート・アンサンブル蒸留と不均衡(FEDIC)という対応ソリューションを提案する。 FEDICはモデルアンサンブルを使用して、非IIDデータでトレーニングされたモデルの多様性を活用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-30T06:17:36Z)
• Towards Understanding Quality Challenges of the Federated Learning: A First Look from the Lens of Robustness [4.822471415125479]
  Federated Learning(FL)は、すべての参加者のデータセット全体をトレーニングに活用しながら、ユーザのデータのプライバシを保護することを目的としている。 FLは依然として攻撃やビザンチン障害などの品質問題に悩まされる傾向にある。 本報告では,攻撃・故障発生におけるSOTA(State-of-the-art)の強靭なFL手法の有効性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-05T02:06:39Z)
• Local Learning Matters: Rethinking Data Heterogeneity in Federated Learning [61.488646649045215]
  フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのネットワーク(エッジデバイス)でプライバシ保護、分散ラーニングを行うための有望な戦略である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-28T19:03:39Z)
• FedEval: A Benchmark System with a Comprehensive Evaluation Model for Federated Learning [17.680627081257246]
  本稿では,フェデレートラーニング(FL)システムに対する総合的な評価フレームワークを提案する。 まず、精度、コミュニケーション、時間効率、プライバシ、ロバストネスなど、FL評価において除外できない5つの指標を定義するACTPRモデルを紹介します。 次に、最も広く使われている2つのFLメカニズムであるFedSGDとFedAvgの詳細なベンチマーク調査を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-19T04:59:51Z)
• A Principled Approach to Data Valuation for Federated Learning [73.19984041333599]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データソース上で機械学習(ML)モデルをトレーニングする一般的なテクニックである。 Shapley value (SV) はデータ値の概念として多くのデシラタを満たすユニークなペイオフスキームを定義する。 本稿では,FL に対応する SV の変種を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-14T04:37:54Z)
• Provably Efficient Causal Reinforcement Learning with Confounded Observational Data [135.64775986546505]
  オフラインで収集されたデータセット(観測データ)を組み込んで、オンライン環境でのサンプル効率を改善する方法について検討する。 提案手法は,観測データを効率よく組み込んだ,分解された楽観的値反復 (DOVI) アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T14:49:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。