FedSOL: Stabilized Orthogonal Learning in Federated Learning

Core Concepts

FLでの直交学習を使用して、FedSOLはデータの異質性に対処し、グローバル知識を保持します。

Abstract

FedSOLは、FLにおける直交学習戦略を採用し、局所学習中に直交する局所勾配を特定します。これにより、前回のグローバル知識が保持されます。さまざまなシナリオでの実験を通じて、FedSOLの効果を検証しました。FedSOLはFLでの利点を示しました。 Federated Learning（FL）はプライバシー保護しながらモデルをトレーニングする分散学習パラダイムです。標準アルゴリズムであるFedAvgは、ローカルモデルのパラメーターを平均化することで動作します。しかし、すべてのクライアントデバイスが活動的でIID分布されている場合に最適な結果が得られます。我々の研究はこのデータの異質性問題に取り組み、局所学習を修正することを目指しています。 Proximal Restriction in FLでは、データの異質性に対処する一般的な戦略として、局所学習に補助的な損失として近接目的関数を導入する方法があります。しかし、このような近接目的関数は局所目的と衝突する可能性があります。我々の研究では、重み摂動用に近接目的関数を活用し、局所学習が近接目的関数と直交するようにします。 CLでは多くのアプローチが採用されており、新しいタスク勾配が古いタスク損失空間と直交するよう調整されています。FLでは最近同様の戦略が試みられています。我々はこの問題への取り組み方針やその影響について考察しています。

Stats

FedAvg [46] 96.16(0.19) FedProx [38] 95.86(0.12) ↓ 52.80(2.66) ↑ 58.19(0.55) ↓ 64.71(0.74) ↓ 69.37(1.21) ↓ 71.09(3.13) ↓ 40.00(3.01) ↓ 60.77(3.64) ↑ 48.20(1.95) ↓ Scaffold [28] 95.91(0.18) ↓ 62.60(0.70) ↑ 68.53(0.99) ↑ 74.28(0. FedNTD [33] 96. FedSAM [55] FedASAM [6]

Quotes

"Orthogonal learning strategy helps maintain previous global knowledge during local learning." "FedSOL effectively reduces the divergence, ensuring that local models stay closely aligned with the global model." "Local models using FedAvg experience a significant drop in performance on the global distribution after local learning."

Key Insights Distilled From

FedSOL

by Gihun Lee,Mi... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2308.12532.pdf

Deeper Inquiries

どうしてFedSOLは他の手法よりも優れたパフォーマンスを発揮したか？

FedSOLは、FL（Federated Learning）におけるデータの異質性に対処するために設計されています。この手法では、局所学習中に直交する勾配を見つけることで、地域的な目標と近接制約目標の間の衝突を軽減します。従来の手法ではこれら2つの目標が密接に結び付いており、直接的な近接勾配の否定がパフォーマンスを低下させる可能性があったためです。その代わりに、FedSOLは重み摂動を利用して局所学習時に近接グラデーションと直交する更新グラデーションを取得しました。このアプローチによって、グローバル知識を保持しつつ新しい地域知識も効果的に取得できるよう調整されました。

近接制約付き学習手法はどうやってグローバル知識保持と地域知識取得間のバランスを取ることができるか？

近接制約付き学習手法は、局所学習中に追加された補助的なオブジェクティブ（proximal objective）として使用されます。このオブジェクティブは通常、全体モデルから逸脱した局所学習を抑制することで前回ラウンドで取得したグローバル知識を保存します。しかし問題点は、この補助オブジェクティブが地域的な目標（local objective）と干渉し合い、適切なバランスが必要だった点です。一般的な方法では両者が密着しており、「Base」と呼ばれる形式では補助オブジェクティブも含まれています。「Projection」形式では直交勾配投影方式でも実施されます。

FL分野で直交学習戦略が将来どんな進展や応用可能性があるか？

FL分野で直交学習戦略は将来非常に有望です。現在でも多くのFLアルゴリズムはデータ分布間の不均一性へ対処する際問題点や限界があります。しかしFedSOL のような直交学習戦略導入すればこれら課題克服可能性高まります。 またCL（Continual Learning）領域からインスピレーション受けて開発されており連邦型シナリオ向け最適化技術提供します。 今後さらな進展期待大です特定タイプProximal Objectives 統合時 FedSOL 効果拡張確信あります。