Fugu-MT 論文翻訳(概要): Efficient Federated Learning with Heterogeneous Data and Adaptive Dropout

論文の概要: Efficient Federated Learning with Heterogeneous Data and Adaptive Dropout

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10430v2
Date: Tue, 15 Jul 2025 02:55:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-16 13:21:48.469798
Title: Efficient Federated Learning with Heterogeneous Data and Adaptive Dropout
Title（参考訳）: 不均一データによる効果的なフェデレーション学習と適応型ドロップアウト
Authors: Ji Liu, Beichen Ma, Qiaolin Yu, Ruoming Jin, Jingbo Zhou, Yang Zhou, Huaiyu Dai, Haixun Wang, Dejing Dou, Patrick Valduriez,
Abstract要約: Federated Learning(FL)は、複数のエッジデバイスを使用したグローバルモデルの協調トレーニングを可能にする、有望な分散機械学習アプローチである。動的不均一モデルアグリゲーション(FedDH)と適応ドロップアウト(FedAD)の2つの新しい手法を備えたFedDHAD FLフレームワークを提案する。これら2つの手法を組み合わせることで、FedDHADは精度(最大6.7%)、効率(最大2.02倍高速)、コスト(最大15.0%小型)で最先端のソリューションを大幅に上回っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 62.73150122809138
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated Learning (FL) is a promising distributed machine learning approach that enables collaborative training of a global model using multiple edge devices. The data distributed among the edge devices is highly heterogeneous. Thus, FL faces the challenge of data distribution and heterogeneity, where non-Independent and Identically Distributed (non-IID) data across edge devices may yield in significant accuracy drop. Furthermore, the limited computation and communication capabilities of edge devices increase the likelihood of stragglers, thus leading to slow model convergence. In this paper, we propose the FedDHAD FL framework, which comes with two novel methods: Dynamic Heterogeneous model aggregation (FedDH) and Adaptive Dropout (FedAD). FedDH dynamically adjusts the weights of each local model within the model aggregation process based on the non-IID degree of heterogeneous data to deal with the statistical data heterogeneity. FedAD performs neuron-adaptive operations in response to heterogeneous devices to improve accuracy while achieving superb efficiency. The combination of these two methods makes FedDHAD significantly outperform state-of-the-art solutions in terms of accuracy (up to 6.7% higher), efficiency (up to 2.02 times faster), and computation cost (up to 15.0% smaller).
Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、複数のエッジデバイスを使用したグローバルモデルの協調トレーニングを可能にする、有望な分散機械学習アプローチである。エッジデバイス間で配布されるデータは、非常に異質である。このように、FLはデータ分散と不均一性という課題に直面しており、非独立かつIdentically Distributed(非IID)データはエッジデバイスにまたがって大きな精度低下をもたらす可能性がある。さらに、エッジデバイスの限られた計算能力と通信能力により、ストラグラーの可能性が増大し、モデル収束が遅くなる。本稿では,FedDH (Dynamic Heterogeneous Model aggregate) とAdaptive Dropout (Adaptive Dropout) の2つの新しい手法を備えたFedDHAD FLフレームワークを提案する。 FedDHは、統計データの不均一性を扱うために、不均一データの非IID度に基づいて、モデル集約プロセス内の各局所モデルの重みを動的に調整する。 FedADは、超効率を達成しつつ精度を向上させるため、異種デバイスに応答してニューロン適応操作を行う。これら2つの手法を組み合わせることで、FedDHADは精度(最大6.7%)、効率(最大2.02倍高速)、計算コスト(最大15.0%小型)で最先端のソリューションを大幅に上回っている。

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