論文の概要: Single-Round Scalable Analytic Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03336v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 01:00:37 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:14:40.081934
• Title: Single-Round Scalable Analytic Federated Learning
• Title（参考訳）: シングルロードスケーラブル分析フェデレーションラーニング
• Authors: Alan T. L. Bacellar, Mustafa Munir, Felipe M. G. França, Priscila M. V. Lima, Radu Marculescu, Lizy K. John,
• Abstract要約: SAFLeは、バケット機能と疎結合なグループ埋め込みの構造化ヘッドを導入することで、スケーラブルな非線形表現を実現するフレームワークである。 この非線形アーキテクチャは数学的に高次元線形回帰と等価であることを示す。 実験的に、SAFLeは解析FLのための新しい最先端技術を確立し、全てのベンチマークで線形AFLとマルチラウンドDeepAFLの精度を著しく上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.7218411245201
• License:
• Abstract: Federated Learning (FL) is plagued by two key challenges: high communication overhead and performance collapse on heterogeneous (non-IID) data. Analytic FL (AFL) provides a single-round, data distribution invariant solution, but is limited to linear models. Subsequent non-linear approaches, like DeepAFL, regain accuracy but sacrifice the single-round benefit. In this work, we break this trade-off. We propose SAFLe, a framework that achieves scalable non-linear expressivity by introducing a structured head of bucketed features and sparse, grouped embeddings. We prove this non-linear architecture is mathematically equivalent to a high-dimensional linear regression. This key equivalence allows SAFLe to be solved with AFL's single-shot, invariant aggregation law. Empirically, SAFLe establishes a new state-of-the-art for analytic FL, significantly outperforming both linear AFL and multi-round DeepAFL in accuracy across all benchmarks, demonstrating a highly efficient and scalable solution for federated vision.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、高い通信オーバーヘッドと不均一な(非IID)データのパフォーマンスの崩壊という、2つの大きな課題に悩まされている。 解析FL (AFL) は1ラウンドのデータ分散不変解を提供するが、線形モデルに限定される。 その後のDeepAFLのような非線形アプローチは精度を回復するが、シングルラウンドのメリットを犠牲にする。 この作業では、このトレードオフを断ち切る。 SAFLeは、バケット機能と疎結合なグループ埋め込みの構造化ヘッドを導入することにより、スケーラブルな非線形表現を実現するフレームワークである。 この非線形アーキテクチャは数学的に高次元線形回帰と等価であることを示す。 この重要な等価性により、SAFLe は AFL の単発不変集約法で解ける。 実験的に、SAFLeは解析FLのための新しい最先端技術を確立し、全てのベンチマークで線形AFLとマルチラウンドDeepAFLの精度を著しく上回り、フェデレートされたビジョンのための高効率でスケーラブルなソリューションを実証している。

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