ASYN2F: An Asynchronous Federated Learning Framework with Bidirectional Model Aggregation

Conceitos essenciais

ASYN2F is an effective asynchronous federated learning framework with bidirectional model aggregation, achieving higher performance compared to existing techniques.

Resumo

The paper introduces ASYN2F, an asynchronous federated learning framework with bidirectional model aggregation. It addresses the issue of training delay caused by heterogeneous training workers, leading to obsolete information. ASYN2F allows for asynchronous model aggregation at the server and local model aggregation at the workers, improving performance. The framework considers practical implementation requirements like cloud storage and message queuing protocols. Extensive experiments show superior performance and scalability of ASYN2F.

1. Introduction

• Federated learning addresses challenges of distributed data learning.
• Framework design focuses on bidirectional model aggregation.

2. Related Work

• Various asynchronous algorithms proposed for federated learning.
• Methods for global model aggregation at the server.

3. Framework Design and Model Aggregation Algorithms

• ASYN2F architecture includes server, worker, storage, and queue components.
• Algorithm 1 outlines the training process, with global model aggregation at the server.
• Algorithm 2 details global model aggregation based on data quality and loss value.
• Algorithm 3 describes local model aggregation at workers incorporating global model updates.

4. Privacy Preservation Analysis

• ASYN2F framework ensures data privacy protection for workers.
• Threat model analysis for data privacy in training scenarios.

5. Experiments

• Performance comparison with existing techniques on CIFAR10 dataset.
• Results show ASYN2F outperforms FedAvg and M-Step KAFL.
• Faster convergence and lower communication cost with ASYN2F.

Estatísticas

"ASYN2F achieves higher performance compared to existing techniques."
"Extensive experiments show ASYN2F's effectiveness and scalability."

Citações

"ASYN2F achieves higher performance compared to the state-of-the-art techniques."
"The experiments demonstrate the effectiveness, practicality, and scalability of ASYN2F."

Principais Insights Extraídos De

Asyn2F

by Tien-Dung Ca... às arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.01417.pdf

Perguntas Mais Profundas

어떻게 ASYN2F는 훈련 워커의 오래된 정보 문제를 해결합니까?

ASYN2F는 훈련 워커의 오래된 정보 문제를 해결하기 위해 양방향 모델 집계를 도입합니다. 이를 통해 서버가 새로운 글로벌 모델을 비동기적으로 집계하고, 훈련 중인 로컬 모델에 새로운 글로벌 모델을 집계할 수 있습니다. 이는 빠른 훈련 워커의 로컬 모델 수렴을 촉진하고, 서버에서의 정보 오래된 문제를 피할 수 있도록 합니다.

What are the implications of ASYN2F's bidirectional model aggregation for real-world deployment

ASYN2F의 양방향 모델 집계는 실제 세계 배포에 중요한 영향을 미칩니다. 이는 효율적인 모델 훈련과 높은 성능을 제공하면서도 훈련 비용과 통신 비용을 줄일 수 있기 때문입니다. 빠른 수렴 속도와 효율적인 모델 집계는 실제 시나리오에서 더 빠른 배포와 더 낮은 비용을 의미하며, 이는 실제 산업 및 학술 분야에서의 채택을 촉진할 수 있습니다.

How can ASYN2F's privacy preservation analysis impact the adoption of federated learning frameworks

ASYN2F의 개인 정보 보호 분석은 연합 학습 프레임워크의 채택에 어떤 영향을 미칠까요?
ASYN2F의 개인 정보 보호 분석은 데이터 제공자의 데이터를 안전하게 보호하면서도 효율적인 모델 훈련을 가능하게 합니다. 이는 데이터 제공자들이 데이터를 안전하게 제공할 수 있고, 동시에 모델의 성능을 향상시킬 수 있기 때문에 연합 학습 프레임워크의 채택에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 개인 정보 보호가 보장되면 다양한 산업 분야에서 연합 학습을 더 적극적으로 채택할 수 있을 것입니다.