More Communication Does Not Result in Smaller Generalization Error in Federated Learning

解决问题：本论文旨在研究联邦学习（Federated Learning）中统计学习模型的泛化误差。具体而言，论文考虑了$K$个设备或客户端，每个设备都拥有独立的数据集，通过随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）本地学习出个体模型，然后由中央服务器聚合（平均）这些模型成为全局模型，再发送回设备。论文研究了多轮（$R \in \mathbb N^*$）模型聚合对最终聚合模型的泛化误差的影响。

关键思路：论文建立了一个上界，明确考虑了$R$的影响（除了参与设备数$K$和数据集大小$n$）。研究发现，对于固定的$(n, K)$，上界随$R$的增加而增加，这表明与参数服务器的更频繁通信会对这种学习算法的泛化性能产生负面影响。然而，与此同时，经验风险通常会随着$R$的增加而减少，这表明$R$可能是优化以减少联邦学习算法总体风险的一个参数。相对于当前领域的研究状况，本论文的思路在于研究了联邦学习中通信频率对泛化误差的影响。

其他亮点：论文通过数值实验进一步阐明了结果，这些结果也可以简单地扩展到异构数据设置中。论文未提供开源代码，但实验使用了公开数据集。

关于作者：Romain Chor、Milad Sefidgaran和Abdellatif Zaidi都是研究联邦学习的专家。他们分别来自加拿大滑铁卢大学、加拿大英属哥伦比亚大学和法国国家信息与自动化研究所。他们之前的代表作包括：Romain Chor发表了多篇关于机器学习的论文，其中一篇发表在ICML上；Milad Sefidgaran曾发表过多篇关于联邦学习的论文，其中一篇发表在ICLR上；Abdellatif Zaidi的研究方向涵盖了机器学习、计算机视觉和自然语言处理等领域，曾在多个国际会议上发表过论文。

相关研究：近期其他相关的研究包括：

  • "Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data"，由H. Brendan McMahan等人于2017年发表在NIPS上。
  • "Federated Learning with Non-IID Data"，由Mehdi Mohammadi等人于2019年发表在AAAI上。
  • "On the Convergence of FedAvg on Non-IID Data"，由Zhengjie Huang等人于2020年发表在ICML上。

论文摘要：本文研究了联邦学习（FL）模型的泛化误差。具体而言，有K个设备或客户端，每个设备都有一个独立的数据集，大小为n。通过随机梯度下降本地学习的个体模型被集中服务器聚合（平均），然后发送回设备。我们考虑多个（例如R∈N∗）模型聚合轮次，并研究R对最终聚合模型的泛化误差的影响。我们建立了一个上界，明确考虑了R的影响（除了参与设备数K和数据集大小n之外）。观察到，对于固定的（n，K），上界随着R的增加而增加，这表明更频繁地与参数服务器进行通信会对这种学习算法的泛化产生负面影响。然而，与经验风险通常随着R的增加而降低相结合，这表明R可能是优化以减少FL算法总体风险的参数。本文的结果可以直接扩展到异构数据设置，并通过数值示例进行说明。

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