Fugu-MT 論文翻訳(概要): SOFA-FL: Self-Organizing Hierarchical Federated Learning with Adaptive Clustered Data Sharing

論文の概要: SOFA-FL: Self-Organizing Hierarchical Federated Learning with Adaptive Clustered Data Sharing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.08267v1
Date: Tue, 09 Dec 2025 05:47:44 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-12-10 22:28:07.826106
Title: SOFA-FL: Self-Organizing Hierarchical Federated Learning with Adaptive Clustered Data Sharing
Title（参考訳）: SOFA-FL: 適応的クラスタデータ共有による自己組織型階層的フェデレーション学習
Authors: Yi Ni, Xinkun Wang, Han Zhang,
Abstract要約: SOFA-FLは階層的なフェデレーションシステムによる自己組織化と時間の経過とともに適応を可能にする新しいフレームワークである。これらのメカニズムを統合することで、SOFA-FLはクライアント間の動的関係を効果的に捉え、パーソナライズ機能を強化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.668832984436106
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated Learning (FL) faces significant challenges in evolving environments, particularly regarding data heterogeneity and the rigidity of fixed network topologies. To address these issues, this paper proposes \textbf{SOFA-FL} (Self-Organizing Hierarchical Federated Learning with Adaptive Clustered Data Sharing), a novel framework that enables hierarchical federated systems to self-organize and adapt over time. The framework is built upon three core mechanisms: (1) \textbf{Dynamic Multi-branch Agglomerative Clustering (DMAC)}, which constructs an initial efficient hierarchical structure; (2) \textbf{Self-organizing Hierarchical Adaptive Propagation and Evolution (SHAPE)}, which allows the system to dynamically restructure its topology through atomic operations -- grafting, pruning, consolidation, and purification -- to adapt to changes in data distribution; and (3) \textbf{Adaptive Clustered Data Sharing}, which mitigates data heterogeneity by enabling controlled partial data exchange between clients and cluster nodes. By integrating these mechanisms, SOFA-FL effectively captures dynamic relationships among clients and enhances personalization capabilities without relying on predetermined cluster structures.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、特にデータ不均一性と固定ネットワークトポロジの剛性に関して、進化する環境において重大な課題に直面している。これらの課題に対処するため, 階層型フェデレーションシステムによる自己組織化と適応を可能にする新しいフレームワークである「textbf{SOFA-FL} (Self-Organizing Hierarchical Federated Learning with Adaptive Clustered Data Sharing)」を提案する。フレームワークは、(1) 効率的な階層構造を構築する(1) 表bf{Dynamic Multi-branch Agglomerative Clustering (DMAC) 、(2) 表bf{Self-organizing Hierarchical Adaptive Propagation and Evolution (SHAPE) 、(2) 表bf{Self-organizing Hierarchical Adpagation and Evolution (SHAPE) という3つのコアメカニズムに基づいて構築されている。これらのメカニズムを統合することで、SOFA-FLはクライアント間の動的関係を効果的に把握し、所定のクラスタ構造に頼ることなくパーソナライズ機能を向上させる。

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