論文の概要: DPMM-CFL: Clustered Federated Learning via Dirichlet Process Mixture Model Nonparametric Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.07132v1
• Date: Wed, 08 Oct 2025 15:27:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-09 16:41:20.594089
• Title: DPMM-CFL: Clustered Federated Learning via Dirichlet Process Mixture Model Nonparametric Clustering
• Title（参考訳）: DPMM-CFL:ディリクレプロセス混合モデル非パラメトリッククラスタリングによるクラスタ化フェデレーション学習
• Authors: Mariona Jaramillo-Civill, Peng Wu, Pau Closas,
• Abstract要約: クラスタ化されたフェデレートラーニングは、非IIDクライアントの不均一性の下でのパフォーマンスを改善する。 ほとんどのCFL法は、プリオリを固定するためにクラスターKの数を必要とする。 本稿では,クラスタパラメータの分布に先立ってディリクレプロセス(DP)を配置するCFLアルゴリズムDPMM-CFLを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.645893961456801
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Clustered Federated Learning (CFL) improves performance under non-IID client heterogeneity by clustering clients and training one model per cluster, thereby balancing between a global model and fully personalized models. However, most CFL methods require the number of clusters K to be fixed a priori, which is impractical when the latent structure is unknown. We propose DPMM-CFL, a CFL algorithm that places a Dirichlet Process (DP) prior over the distribution of cluster parameters. This enables nonparametric Bayesian inference to jointly infer both the number of clusters and client assignments, while optimizing per-cluster federated objectives. This results in a method where, at each round, federated updates and cluster inferences are coupled, as presented in this paper. The algorithm is validated on benchmark datasets under Dirichlet and class-split non-IID partitions.
• Abstract（参考訳）: CFL(Clustered Federated Learning)は、クライアントをクラスタ化してクラスタ毎に1つのモデルをトレーニングすることで、非IIDクライアントの不均一性の下でのパフォーマンスを改善し、グローバルモデルと完全にパーソナライズされたモデルのバランスをとる。 しかし、ほとんどの CFL 法では、前置詞を固定するためにクラスタ数 K を必要とするが、これは潜伏構造が未知の場合に非現実的である。 本稿では,クラスタパラメータの分布に先立ってディリクレプロセス(DP)を配置するCFLアルゴリズムDPMM-CFLを提案する。 これにより、非パラメトリックベイズ推論はクラスタ数とクライアント割り当ての両方を共同で推測し、クラスタ毎のフェデレーション目標を最適化することができる。 この結果,各ラウンドでフェデレートされた更新とクラスタ推論が結合される手法が提案される。 このアルゴリズムはディリクレとクラス分割された非IIDパーティションのベンチマークデータセットで検証される。

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