Fugu-MT 論文翻訳(概要): FedABC: Attention-Based Client Selection for Federated Learning with Long-Term View

論文の概要: FedABC: Attention-Based Client Selection for Federated Learning with Long-Term View

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20871v2
Date: Thu, 14 Aug 2025 08:57:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-15 13:42:23.447057
Title: FedABC: Attention-Based Client Selection for Federated Learning with Long-Term View
Title（参考訳）: FedABC: 長期的視点によるフェデレーションラーニングのためのアテンションベースのクライアント選択
Authors: Wenxuan Ye, Xueli An, Junfan Wang, Xueqiang Yan, Georg Carle,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)により、分散クライアントは、データを直接共有することなく、プライバシを保存することなく、AIモデルを協調的にトレーニングすることができる。我々は、データ不均一性の管理とクライアント参加の最適化において、長期的視点を取り入れた革新的なクライアント選択アルゴリズムであるFedABCを提案する。この作業は、異質でリソースに制約のある環境でFLをデプロイするためのステップであり、6GネットワークでのネイティブAI機能をサポートする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.072601407613152
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Native AI support is a key objective in the evolution of 6G networks, with Federated Learning (FL) emerging as a promising paradigm. FL allows decentralized clients to collaboratively train an AI model without directly sharing their data, preserving privacy. Clients train local models on private data and share model updates, which a central server aggregates to refine the global model and redistribute it for the next iteration. However, client data heterogeneity slows convergence and reduces model accuracy, and frequent client participation imposes communication and computational burdens. To address these challenges, we propose FedABC, an innovative client selection algorithm designed to take a long-term view in managing data heterogeneity and optimizing client participation. Inspired by attention mechanisms, FedABC prioritizes informative clients by evaluating both model similarity and each model's unique contributions to the global model. Moreover, considering the evolving demands of the global model, we formulate an optimization problem to guide FedABC throughout the training process. Following the "later-is-better" principle, FedABC adaptively adjusts the client selection threshold, encouraging greater participation in later training stages. Extensive simulations on CIFAR-10 demonstrate that FedABC significantly outperforms existing approaches in model accuracy and client participation efficiency, achieving comparable performance with 32% fewer clients than the classical FL algorithm FedAvg, and 3.5% higher accuracy with 2% fewer clients than the state-of-the-art. This work marks a step toward deploying FL in heterogeneous, resource-constrained environments, thereby supporting native AI capabilities in 6G networks.
Abstract（参考訳）: ネイティブAIサポートは、6Gネットワークの進化における重要な目標であり、フェデレートラーニング(FL)が有望なパラダイムとして登場している。 FLにより、分散化されたクライアントは、データを直接共有することなく、プライバシを保存することなく、協力的にAIモデルをトレーニングできる。クライアントは、プライベートデータ上でローカルモデルをトレーニングし、モデルのアップデートを共有する。しかし、クライアントデータの均一性は収束を遅くし、モデルの精度を低下させ、頻繁なクライアント参加は通信と計算の負担を課します。これらの課題に対処するため、FedABCは、データの異種性管理とクライアント参加の最適化に長期的な視点を向けた、革新的なクライアント選択アルゴリズムである。注意機構にインスパイアされたFedABCは、各モデルの類似性とグローバルモデルに対するユニークな貢献の両方を評価することによって、情報的クライアントを優先する。さらに,グローバルモデルの要求の進展を考慮し,FedABCをトレーニングプロセスを通じて誘導する最適化問題を定式化する。後続の原則に従って、FedABCはクライアント選択閾値を適応的に調整し、後続のトレーニングステージへのさらなる参加を促す。 CIFAR-10の大規模なシミュレーションにより、FedABCはモデル精度とクライアント参加効率において既存のアプローチを著しく上回り、従来のFLアルゴリズムであるFedAvgよりも32%、最先端のクライアントより3.5%高い精度でクライアントと同等の性能を達成した。この作業は、異質でリソースに制約のある環境でFLをデプロイするためのステップであり、6GネットワークでのネイティブAI機能をサポートする。

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