論文の概要: Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning for Adaptive Aggregation in Semi-Supervised Federated Learning with non-IID Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.25794v1
• Date: Wed, 26 Aug 2026 13:46:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-27 14:15:15.844895
• Title: Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning for Adaptive Aggregation in Semi-Supervised Federated Learning with non-IID Data
• Title（参考訳）: 非IIDデータを用いた半教師付きフェデレーション学習における適応集約のための協調的マルチエージェント強化学習
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを保持しながら、機械学習モデルの分散トレーニングを可能にする。 pFedMARLを提案する。これは、MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)とTD(Deep Deterministic Policy Gradient)を組み合わせた新しいアプローチである。 提案手法では,クライアントのコントリビューションを調整するサーバ側エージェントを用いて,グローバルモデルロバストネスを最適化し,クライアント側エージェントがグローバルモデルとローカルアップデートのバランスをとり,事前学習をせずにモデルを効果的にパーソナライズする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9856574965240545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) enables distributed training of machine learning models while preserving data privacy. However, FL struggles with heterogeneous, non-IID client data distributions, resulting in sub-optimal and biased global models. In this paper, we propose pFedMARL, a novel approach leveraging Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) with Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) to dynamically adapt aggregation strategies in FL settings. Our method employs a server-side agent adjusting client contributions to optimize global model robustness and client-side agents balancing global and local updates to personalize models effectively without pre-training. We demonstrate superior performance of pFedMARL for training a semi-supervised audio spectrogram transformer, matching or outperforming FedAvg, Ditto, and local training approaches across multiple non-IID scenarios and in the presence of adversarial clients. Our results indicate that pFedMARL actively improves accuracy, robustness, and fairness, making it suitable for real-world deployments.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを保持しながら、機械学習モデルの分散トレーニングを可能にする。 しかし、FLは不均一で非IIDクライアントデータ分散に苦しむため、準最適で偏りのあるグローバルモデルが得られる。 本稿では,Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) を用いたマルチエージェント強化学習(MARL)を利用した新しいアプローチである pFedMARL を提案する。 提案手法では,クライアントのコントリビューションを調整するサーバ側エージェントを用いて,グローバルモデルロバストネスを最適化し,クライアント側エージェントがグローバルモデルとローカルアップデートのバランスをとり,事前学習をせずにモデルを効果的にパーソナライズする。 半教師付き音声スペクトログラム変換器のトレーニング,FedAvg,Ditto,ローカルトレーニングアプローチのマッチングや性能向上,および,複数の非IIDシナリオおよび敵クライアントの存在下でのpFedMARLの性能向上を示す。 以上の結果から,pFedMARLは精度,ロバスト性,公正性を積極的に向上し,実世界の展開に適していることが示唆された。

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