論文の概要: Learning Critically: Selective Self Distillation in Federated Learning on Non-IID Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14694v1
• Date: Sun, 20 Apr 2025 18:06:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-29 20:45:48.485629
• Title: Learning Critically: Selective Self Distillation in Federated Learning on Non-IID Data
• Title（参考訳）: 批判的学習:非IIDデータを用いたフェデレーション学習における選択的自己蒸留
• Authors: Yuting He, Yiqiang Chen, XiaoDong Yang, Hanchao Yu, Yi-Hua Huang, Yang Gu,
• Abstract要約: フェデレートラーニングのための選択的自己蒸留法(FedSSD)を提案する。 FedSSDは、グローバルモデルの知識を自己蒸留することで、ローカル更新に適応的な制約を課している。 他の最先端のFL法と比較して、より少ない通信ラウンドでの一般化と堅牢性を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.624808621195978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) enables multiple clients to collaboratively train a global model while keeping local data decentralized. Data heterogeneity (non-IID) across clients has imposed significant challenges to FL, which makes local models re-optimize towards their own local optima and forget the global knowledge, resulting in performance degradation and convergence slowdown. Many existing works have attempted to address the non-IID issue by adding an extra global-model-based regularizing item to the local training but without an adaption scheme, which is not efficient enough to achieve high performance with deep learning models. In this paper, we propose a Selective Self-Distillation method for Federated learning (FedSSD), which imposes adaptive constraints on the local updates by self-distilling the global model's knowledge and selectively weighting it by evaluating the credibility at both the class and sample level. The convergence guarantee of FedSSD is theoretically analyzed and extensive experiments are conducted on three public benchmark datasets, which demonstrates that FedSSD achieves better generalization and robustness in fewer communication rounds, compared with other state-of-the-art FL methods.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントがローカルデータを分散化しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。 クライアント間のデータ不均一性(非IID)はFLに重大な課題を課し、ローカルモデルが自身のローカルな最適化に向けて再最適化し、グローバルな知識を忘れ、パフォーマンスの低下と収束の減速をもたらす。 既存の多くの研究は、局所的な訓練にグローバルモデルに基づく正規化項目を追加することで、非IID問題に対処しようとしているが、適応スキームがないため、ディープラーニングモデルによる高性能化には十分ではない。 本稿では,グローバルモデルの知識を自己蒸留し,クラスレベルとサンプルレベルの両方で信頼性を評価することで,局所的な更新に適応的な制約を課すフェデレーション学習のための選択的自己蒸留法を提案する。 FedSSDの収束保証を理論的に分析し、3つの公開ベンチマークデータセットで広範な実験を行い、FedSSDが他の最先端のFL法と比較して、より少ない通信ラウンドでの一般化と堅牢性を達成することを示した。

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