論文の概要: FLAMMABLE: A Multi-Model Federated Learning Framework with Multi-Model Engagement and Adaptive Batch Sizes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10380v1
• Date: Sun, 12 Oct 2025 00:38:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.914622
• Title: FLAMMABLE: A Multi-Model Federated Learning Framework with Multi-Model Engagement and Adaptive Batch Sizes
• Title（参考訳）: FLAMMABLE: マルチモデルエンゲージメントと適応バッチサイズを備えた多モデルフェデレーション学習フレームワーク
• Authors: Shouxu Lin, Zimeng Pan, Yuhang Yao, Haeyoung Noh, Pei Zhang, Carlee Joe-Wong,
• Abstract要約: MMFL(Multi-Model Federated Learning)は、フェデレートラーニング(FL)における新たな方向性である 総合的なMMFLトレーニングフレームワークであるFLAMMABLEを提案する。 FLAMMABLEはMMFLの時間-精度を1.1$sim$10.0$times$で向上し、最終的なモデルの精度はいくつかの既知のベースラインと比較して1.3$sim$5.4%向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.562420671856568
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-Model Federated Learning (MMFL) is an emerging direction in Federated Learning (FL) where multiple models are trained in parallel, generally on various datasets. Optimizing the models' accuracies and training times in the MMFL setting requires adapting to data and system heterogeneity across clients as in single-model FL; these challenges are amplified in the MMFL setting due to additional heterogeneity across models. Neither existing solutions nor na\"ive extensions of single-model FL frameworks efficiently address these challenges. To bridge this gap, we propose FLAMMABLE, a comprehensive MMFL training framework. FLAMMABLE optimizes model training by intelligently adapting client batch sizes while engaging them to train multiple carefully chosen models, depending on their system capabilities, in each training round. To evaluate FLAMMABLE, we develop the first benchmark platform for the MMFL setting, which may enable future reproducible MMFL research. Extensive evaluations on multiple datasets and models show that FLAMMABLE boosts the MMFL time-to-accuracy performance by 1.1$\sim$10.0$\times$ while improving the final model accuracy by 1.3$\sim$5.4\% compared to several known baselines.
• Abstract（参考訳）: MMFL(Multi-Model Federated Learning)は、フェデレートラーニング(FL)において、さまざまなデータセット上で複数のモデルを並列にトレーニングする新たな方向性である。 MMFL設定におけるモデルの精度とトレーニング時間を最適化するには、単一モデルFLのようにクライアント間でのデータやシステムの不均一性に適応する必要がある。 既存のソリューションも、シングルモデルFLフレームワークの"na\"拡張も、これらの課題に効率的に対処することはできません。 このギャップを埋めるため、包括的MMFLトレーニングフレームワークであるFLAMMABLEを提案する。 FLAMMABLEは、クライアントのバッチサイズをインテリジェントに調整し、各トレーニングラウンドにおいて、システム能力に応じて、慎重に選択された複数のモデルをトレーニングすることで、モデルのトレーニングを最適化する。 FLAMMableを評価するために、将来の再現可能なMMFL研究を可能にするMMFL設定のための最初のベンチマークプラットフォームを開発する。 複数のデータセットやモデルに対する大規模な評価によると、FLAMMABLEはMMFLの時間と精度を1.1$\sim$10.0$\times$で向上し、最終的なモデルの精度はいくつかの既知のベースラインと比較して1.3$\sim$5.4\%向上している。

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