論文の概要: Automating aggregation strategy selection in federated learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08056v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 10:08:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-10 18:34:05.857531
• Title: Automating aggregation strategy selection in federated learning
• Title（参考訳）: 連合学習における集約戦略選択の自動化
• Abstract要約: 我々は、連合学習のための集約戦略選択を自動化し、合理化し、適応するエンドツーエンドのフレームワークを提案する。 本手法は,非IID条件下でのロバスト性や一般化を向上し,手動介入の必要性を低減させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning enables collaborative model training without centralising data, but its effectiveness varies with the selection of the aggregation strategy. This choice is non-trivial, as performance varies widely across datasets, heterogeneity levels, and compute constraints. We present an end-to-end framework that automates, streamlines, and adapts aggregation strategy selection for federated learning. The framework operates in two modes: a single-trial mode, where large language models infer suitable strategies from user-provided or automatically detected data characteristics, and a multi-trial mode, where a lightweight genetic search efficiently explores alternatives under constrained budgets. Extensive experiments across diverse datasets show that our approach enhances robustness and generalisation under non-IID conditions while reducing the need for manual intervention. Overall, this work advances towards accessible and adaptive federated learning by automating one of its most critical design decisions, the choice of an aggregation strategy.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、データを集中せずに協調的なモデルトレーニングを可能にするが、その効果はアグリゲーション戦略の選択によって異なる。 この選択は、データセット、不均一度レベル、計算制約など、パフォーマンスが広範囲に分散しているため、簡単ではない。 我々は、連合学習のための集約戦略選択を自動化し、合理化し、適応するエンドツーエンドのフレームワークを提案する。 このフレームワークは、2つのモードで機能する: シングルトライアルモード: 大きな言語モデルでは、ユーザが提供するまたは自動的に検出されたデータ特性から適切な戦略を推測し、マルチトライアルモードでは、軽量な遺伝的検索は、制約された予算の下で効率的に代替品を探索する。 多様なデータセットにわたる大規模な実験により,非IID条件下でのロバストネスと一般化が促進され,手動介入の必要性が軽減された。 全体として、この研究は、最も重要な設計決定の1つ、集約戦略の選択を自動化することで、アクセシブルで適応的な連邦学習へと進む。

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