論文の概要: Accelerating Optimization and Machine Learning through Decentralization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19518v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 14:40:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-22 22:41:49.815989
• Title: Accelerating Optimization and Machine Learning through Decentralization
• Title（参考訳）: 分散化による最適化と機械学習の高速化
• Authors: Ziqin Chen, Zuang Wang, Yongqiang Wang,
• Abstract要約: 分散最適化により、複数のデバイスがグローバルな機械学習モデルを学ぶことができる。 分散化はパラドックス的に収束を加速し、最適解に到達するのに必要なイテレーション数において集中的な手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.325688379088159
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decentralized optimization enables multiple devices to learn a global machine learning model while each individual device only has access to its local dataset. By avoiding the need for training data to leave individual users' devices, it enhances privacy and scalability compared to conventional centralized learning, where all data has to be aggregated to a central server. However, decentralized optimization has traditionally been viewed as a necessary compromise, used only when centralized processing is impractical due to communication constraints or data privacy concerns. In this study, we show that decentralization can paradoxically accelerate convergence, outperforming centralized methods in the number of iterations needed to reach optimal solutions. Through examples in logistic regression and neural network training, we demonstrate that distributing data and computation across multiple agents can lead to faster learning than centralized approaches, even when each iteration is assumed to take the same amount of time, whether performed centrally on the full dataset or decentrally on local subsets. This finding challenges longstanding assumptions and reveals decentralization as a strategic advantage, offering new opportunities for more efficient optimization and machine learning.
• Abstract（参考訳）: 分散最適化により、複数のデバイスがグローバルな機械学習モデルを学ぶことができる。 個々のユーザのデバイスを去るためのトレーニングデータを回避することにより、すべてのデータを中央サーバに集約しなければならない従来の集中型学習と比較して、プライバシとスケーラビリティが向上する。 しかし、分散化された最適化は、伝統的に必要な妥協と見なされ、通信制約やデータプライバシの懸念のため、集中処理が実用的でない場合にのみ使用される。 本研究では、分散化がパラドックス的に収束を加速し、最適解に到達するのに必要なイテレーション数において集中的な手法よりも優れていることを示す。 ロジスティック回帰とニューラルネットワークトレーニングの例を通じて、複数のエージェントに分散したデータと計算が、各イテレーションが全データセットで集中的に実行されるか、あるいはローカルサブセットで分散的に実行されるかに関わらず、同じ時間を要すると仮定された場合でも、集中的なアプローチよりも高速に学習できることを示した。 この発見は長年の仮定に挑戦し、分散化を戦略的優位性として明らかにし、より効率的な最適化と機械学習のための新たな機会を提供する。

関連論文リスト

• Guided Model Merging for Hybrid Data Learning: Leveraging Centralized Data to Refine Decentralized Models [29.605620036963924]
  現在のネットワークトレーニングパラダイムは、主に集中型または分散化されたデータレシスタンスに重点を置いている。 本稿では、分散化されたモデルからモデルアトラスを構築し、集中的なデータを活用する新しいフレームワークを提案する。 本手法は,フェデレーションラーニング(分散データを活用する)とモデルマージ(集中データを利用する)を相乗化することにより,ハイブリッドデータアベイラビリティの下で効果的なトレーニングを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T01:00:35Z)
• DRACO: Decentralized Asynchronous Federated Learning over Row-Stochastic Wireless Networks [7.389425875982468]
  DRACOは、行確率ゴシップ無線ネットワーク上での分散非同期Descent(SGD)の新しい手法である。 我々のアプローチは、分散ネットワーク内のエッジデバイスが、連続したタイムラインに沿ってローカルトレーニングとモデル交換を行うことを可能にする。 我々の数値実験は提案手法の有効性を裏付けるものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-19T13:17:28Z)
• Asynchronous Parallel Incremental Block-Coordinate Descent for Decentralized Machine Learning [55.198301429316125]
  機械学習(ML)は、巨大なIoT(Internet of Things)ベースのインテリジェントでユビキタスなコンピューティングのビッグデータ駆動モデリングと分析のための重要なテクニックである。 急成長するアプリケーションやデータ量にとって、分散学習は有望な新興パラダイムである。 本稿では,多くのユーザデバイスに分散した分散システム上でMLモデルをトレーニングする問題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T15:04:15Z)
• Decentralized Local Stochastic Extra-Gradient for Variational Inequalities [125.62877849447729]
  我々は、不均一(非IID)で多くのデバイスに分散する問題データを持つ領域上での分散変分不等式(VIs)を考察する。 我々は、完全に分散化された計算の設定を網羅する計算ネットワークについて、非常に一般的な仮定を行う。 理論的には, モノトン, モノトンおよび非モノトンセッティングにおける収束速度を理論的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T17:45:51Z)
• Consensus Control for Decentralized Deep Learning [72.50487751271069]
  ディープラーニングモデルの分散トレーニングは、ネットワーク上のデバイス上での学習と、大規模計算クラスタへの効率的なスケーリングを可能にする。 理論上、トレーニングコンセンサス距離が重要な量よりも低い場合、分散化されたトレーニングは集中的なトレーニングよりも早く収束することを示す。 私たちの経験的な洞察は、パフォーマンス低下を軽減するために、より分散化されたトレーニングスキームの原則設計を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T13:58:33Z)
• Quasi-Global Momentum: Accelerating Decentralized Deep Learning on Heterogeneous Data [77.88594632644347]
  ディープラーニングモデルの分散トレーニングは、ネットワーク上でデータプライバシとデバイス上での学習を可能にする重要な要素である。 現実的な学習シナリオでは、異なるクライアントのローカルデータセットに異質性が存在することが最適化の課題となる。 本稿では,この分散学習の難しさを軽減するために,運動量に基づく新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-09T11:27:14Z)
• Optimising cost vs accuracy of decentralised analytics in fog computing environments [0.4898659895355355]
  Fog Computingの基本概念であるデータ重力は、データ分析のための計算の分散化に向けられている。 本稿では,この連続体の最適動作点を求める分析フレームワークを提案する。 シミュレーションにより,モデルが最適トレードオフを正確に予測できることを示し,完全集中化と完全分散化の中間点となることが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T19:05:44Z)
• Toward Multiple Federated Learning Services Resource Sharing in Mobile Edge Networks [88.15736037284408]
  本稿では,マルチアクセスエッジコンピューティングサーバにおいて,複数のフェデレーション付き学習サービスの新たなモデルについて検討する。 共同資源最適化とハイパーラーニング率制御の問題,すなわちMS-FEDLを提案する。 シミュレーションの結果,提案アルゴリズムの収束性能を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-25T01:29:41Z)
• Adaptive Serverless Learning [114.36410688552579]
  本研究では,データから学習率を動的に計算できる適応型分散学習手法を提案する。 提案アルゴリズムは, 作業者数に対して線形高速化が可能であることを示す。 通信効率のオーバーヘッドを低減するため,通信効率のよい分散訓練手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-24T13:23:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。