非IIDデータサイロにおけるフェデレーテッド多タスク学習の実験的研究

Основні поняття

フェデレーテッド学習と多タスク学習の利点を統合し、非IIDデータサイロ上で協調的にモデルを訓練する新しいアプローチ。

Анотація

本研究は、フェデレーテッド多タスク学習(FMTL)の包括的な評価フレームワークであるFMTL-Benchを提案する。FMTL-Benchは、データ、モデル、最適化アルゴリズムの各レベルを考慮し、7つの比較実験シナリオを設計している。

データレベルでは、IIDおよびNon-IIDの様々な分割シナリオを網羅している。モデルレベルでは、エンコーダ-デコーダ構造に基づいた単一デコーダと複数デコーダのアーキテクチャを検討している。最適化アルゴリズムレベルでは、パラメータ分離戦略を用いたFederated Learning、Personalized Federated Learning、Multi-Task Learning、Federated Multi-Task Learningの9つのベースラインアルゴリズムを評価している。

実験結果から、FMTLの長所と限界に関する洞察を得ることができ、実践的なシナリオでの最適なFMTL適用に寄与する。

Статистика

各クライアントのデータサイズが大きく異なる非IIDシナリオでは、FedAvgやFedRepなどのアルゴリズムが全体的な性能向上に効果的である。
単一デコーダアーキテクチャを採用すると、パラメータ数が削減され、通信コストが低減される。
FedMTLなどのFMTLアルゴリズムは、多様なタスクを持つクライアントでも良好な性能を発揮する。

Цитати

"フェデレーテッド多タスク学習(FMTL)は、フェデレーテッド学習(FL)と多タスク学習(MTL)の利点を統合し、多様なサンプルサイズ、ドメイン、タイプのタスクデータセットに対して、データローカリティを維持しつつ協調的にモデル訓練を行うことができる新しいアプローチである。"
"現在のFMTLパラダイムの研究環境は未だ初期段階にあり、FLとMTLの特性を十分に統合したシナリオと評価手法が確立されていない。"

Ключові висновки, отримані з

Federated Multi-Task Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental Study

by Yuwen Yang,Y... о arxiv.org 04-17-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.12876.pdf

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