FedFisher: Leveraging Fisher Information for One-Shot Federated Learning

Core Concepts

FedFisher is a novel algorithm for one-shot federated learning that leverages Fisher information matrices to improve communication and computation efficiency.

Abstract

The content introduces FedFisher, a one-shot FL algorithm addressing drawbacks of standard FL methods. It discusses theoretical analysis, practical implementations using Fisher information, and extensive experiments showcasing improved performance over baselines. Introduction to decentralized data collection and FL framework. Challenges in standard FL due to data heterogeneity across clients. Proposal of FedFisher algorithm leveraging Fisher information matrices for one-shot FL. Theoretical analysis for two-layer over-parameterized neural networks. Practical implementation variants using diagonal Fisher and K-FAC approximations. Extensive experiments demonstrating consistent improvements over competing baselines on various datasets.

Stats

"Extensive experiments on various datasets show consistent improvement over competing baselines." "FedFisher variants consistently outperform other baselines by almost 10-20%." "For CIFAR10 dataset, FedFisher(K-FAC) achieved an accuracy of 80.42%." "Empirical validation shows that the error decreases as the width of the model increases."

Quotes

Key Insights Distilled From

FedFisher

by Divyansh Jhu... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12329.pdf

Deeper Inquiries

Can FedFisher be extended to deeper neural networks for further analysis

FedFisherの理論的な分析を深層ニューラルネットワークに拡張することは可能です。現在の研究では、2層の過剰パラメータ化されたニューラルネットワークに焦点を当てていますが、より深いニューラルネットワークへの拡張も考えられます。この場合、より多くのパラメータや非線形性が組み込まれるため、新しい課題や挑戦が生じる可能性があります。しかし、適切な数学的手法と計算リソースを用いてFedFisherを深層ニューラルネットワークに拡張することで、さらなる洞察や成果が期待されます。

How does the use of differential privacy impact the privacy guarantees of practical versions of FedFisher

差分プライバシーの使用は実用版FedFisherのプライバシー保証にどう影響するかは重要です。差分プライバシーは個々のトレーニングインスタンスから得られる情報量を制御し、個人データ保護を向上させる効果があります。実践的なFedFisherアルゴリズムに差分プライバシー概念を組み込むことで、セキュリティ面でより高い信頼性と透明性を提供することが期待されます。また、データ共有時や通信中における潜在的な攻撃からデータセキュリティを確保し、利用者への安心感も向上させる効果があるでしょう。

What are the implications of reducing distance between weights when starting from a pre-trained model on improving accuracy in one-shot aggregation

事前学習済みモデルから始めた際にウェイト間距離を減少させた場合、「一発集約」（one-shot aggregation）における精度向上へ大きな影響があります。ウェイト間距離の低減は近似エラー（approximation error）も低減させる傾向があるため、「一発集約」アルゴリズム全体で最終精度改善へつながります。特定タスクやデータセットごとに異なりますが、「一発集約」フレームワーク内で事前学習済みモデルから出発した場合は通常良好な初期条件設定として機能し、収束速度や最終精度向上へ寄与します。