論文の概要: Optimization Methods and Software for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08120v1
• Date: Tue, 09 Sep 2025 19:58:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:52.238657
• Title: Optimization Methods and Software for Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーション学習のための最適化手法とソフトウェア
• Authors: Konstantin Burlachenko,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、モバイルデバイスなどの複数のクライアントが協力して機械学習の問題を解決する、斬新な多分野機械学習パラダイムである。 本論文では,フェデレートラーニングにおける5つの課題を特定し,それに対応する新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5595367008971017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a novel, multidisciplinary Machine Learning paradigm where multiple clients, such as mobile devices, collaborate to solve machine learning problems. Initially introduced in Kone{\v{c}}n{\'y} et al. (2016a,b); McMahan et al. (2017), FL has gained further attention through its inclusion in the National AI Research and Development Strategic Plan (2023 Update) of the United States (Science and on Artificial Intelligence, 2023). The FL training process is inherently decentralized and often takes place in less controlled settings compared to data centers, posing unique challenges distinct from those in fully controlled environments. In this thesis, we identify five key challenges in Federated Learning and propose novel approaches to address them. These challenges arise from the heterogeneity of data and devices, communication issues, and privacy concerns for clients in FL training. Moreover, even well-established theoretical advances in FL require diverse forms of practical implementation to enhance their real-world applicability. Our contributions advance FL algorithms and systems, bridging theoretical advancements and practical implementations. More broadly, our work serves as a guide for researchers navigating the complexities of translating theoretical methods into efficient real-world implementations and software. Additionally, it offers insights into the reverse process of adapting practical implementation aspects back into theoretical algorithm design. This reverse process is particularly intriguing, as the practical perspective compels us to examine the underlying mechanics and flexibilities of algorithms more deeply, often uncovering new dimensions of the algorithms under study.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、モバイルデバイスなどの複数のクライアントが協力して機械学習の問題を解決する、斬新な多分野機械学習パラダイムである。 Kone{\v{c}}n{\'y} et al (2016a,b); McMahan et al (2017)で最初に紹介されたFLは、米国のNational AI Research and Development Strategic Plan (2023 Update)への参加を通じて、さらなる注目を集めている(Science and on Artificial Intelligence, 2023)。 FLトレーニングプロセスは本質的に分散化されており、データセンタと比較して制御の少ない設定で行われることが多い。 本論文では,フェデレートラーニングにおける5つの課題を特定し,それに対応する新しいアプローチを提案する。 これらの課題は、FLトレーニングにおけるデータとデバイスの不均一性、コミュニケーションの問題、クライアントに対するプライバシー上の懸念から生じる。 さらに、FLにおけるよく確立された理論的な進歩でさえ、現実の応用性を高めるために様々な種類の実践的な実装を必要としている。 我々の貢献はFLアルゴリズムとシステムを進め、理論的な進歩と実践的な実装を橋渡しする。 より広範に、我々の研究は、理論的手法を効率的な実世界の実装とソフトウェアに変換する複雑さをナビゲートする研究者のためのガイドとして役立ちます。 さらに、理論的アルゴリズム設計に実践的な側面を適用するための逆プロセスに関する洞察を提供する。 この逆過程は特に興味をそそるものであり、実際的な視点は、アルゴリズムの基盤となる力学と柔軟性をより深く調べ、しばしば研究中のアルゴリズムの新しい次元を明らかにするのに役立っている。

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