論文の概要: Fedcompass: Federated Clustered and Periodic Aggregation Framework for Hybrid Classical-Quantum Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03052v1
- Date: Tue, 03 Feb 2026 03:28:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.220076
- Title: Fedcompass: Federated Clustered and Periodic Aggregation Framework for Hybrid Classical-Quantum Models
- Title（参考訳）: Fedcompass: ハイブリッド古典量子モデルのためのFederated Clustered and Periodic Aggregation Framework
- Authors: Yueheng Wang, Xing He, Zinuo Cai, Rui Zhang, Ruhui Ma, Yuan Liu, Rajkumar Buyya,
- Abstract要約: FEDCOMPASSは、ハイブリッド古典量子化学習のための階層化集約フレームワークである。
試験精度を最大10.22%向上し、非IID条件下での収束安定性を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.947212109849044
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Federated learning enables collaborative model training across decentralized clients under privacy constraints. Quantum computing offers potential for alleviating computational and communication burdens in federated learning, yet hybrid classical-quantum federated learning remains susceptible to performance degradation under non-IID data. To address this,we propose FEDCOMPASS, a layered aggregation framework for hybrid classical-quantum federated learning. FEDCOMPASS employs spectral clustering to group clients by class distribution similarity and performs cluster-wise aggregation for classical feature extractors. For quantum parameters, it uses circular mean aggregation combined with adaptive optimization to ensure stable global updates. Experiments on three benchmark datasets show that FEDCOMPASS improves test accuracy by up to 10.22% and enhances convergence stability under non-IID settings, outperforming six strong federated learning baselines.
- Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、プライバシ制約の下で分散クライアント間で協調的なモデルトレーニングを可能にする。
量子コンピューティングは、フェデレーション学習における計算と通信の負担を軽減する可能性があるが、ハイブリッド古典量子フェデレーション学習は、非IIDデータによる性能劣化の影響を受けないままである。
そこで本研究では,ハイブリッド古典量子化学習のための階層化集約フレームワークFEDCOMPASSを提案する。
FEDCOMPASSは、クラス分布の類似性によってグループクライアントにスペクトルクラスタリングを導入し、古典的特徴抽出器のためのクラスタワイズアグリゲーションを実行する。
量子パラメータでは、安定なグローバル更新を保証するために、円平均アグリゲーションと適応最適化を組み合わせる。
3つのベンチマークデータセットの実験では、FEDCOMPASSはテスト精度を最大10.22%向上し、非IID設定での収束安定性を高め、6つの強力な連邦学習ベースラインを上回っている。
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