Ranking-based Client Selection with Imitation Learning for Efficient Federated Learning
作者: Chunlin Tian, Zhan Shi, Xinpeng Qin, Li Li, Chengzhong Xu
分类: cs.LG, cs.DC
发布日期: 2024-05-07
备注: Accepted by ICML 2024
💡 一句话要点
提出FedRank，通过模仿学习预训练的排序方法，高效选择联邦学习客户端。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 联邦学习 客户端选择 异构性 模仿学习 排序学习
📋 核心要点
- 联邦学习中，客户端异构性导致设备选择成为难题，影响模型性能和训练效率。
- FedRank将客户端选择视为排序问题，通过模仿学习预训练，自适应选择最优客户端。
- 实验表明，FedRank显著提升模型精度，加速训练收敛，并降低能源消耗。
📝 摘要（中文）
联邦学习(FL)允许多个设备在保护数据隐私的同时协同训练共享模型。每个训练轮次中参与设备的选取，对模型性能和训练效率至关重要，尤其是在设备训练能力和数据分布存在巨大异构性的情况下。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的设备选择方案FedRank，这是一种端到端的、基于排序的方法，通过模仿学习针对最先进的分析方法进行预训练。它不仅在运行时考虑数据和系统异构性，而且能够自适应且高效地选择最适合模型训练的客户端。具体来说，FedRank将FL中的客户端选择视为一个排序问题，并采用成对训练策略来实现智能选择过程。此外，设计了一种基于模仿学习的方法来应对最先进的基于学习的方法中常见的冷启动问题。实验结果表明，FedRank将模型精度提高了5.2%到56.9%，加速了高达2.01倍的训练收敛速度，并节省了高达40.1%的能源消耗。
🔬 方法详解
问题定义：联邦学习中，客户端设备在计算能力和数据分布上存在显著的异构性。传统的客户端选择方法难以兼顾模型性能和训练效率，尤其是在面对大规模异构设备时。现有方法或者依赖于启发式规则，无法自适应地应对不同的异构环境；或者采用强化学习等方法，存在冷启动问题，需要大量的探索才能达到较好的性能。
核心思路：FedRank的核心思路是将客户端选择问题转化为一个排序问题。通过学习一个排序函数，为每个客户端分配一个优先级，然后选择优先级最高的客户端参与训练。这种方法能够有效地利用客户端的异构信息，并自适应地选择最适合当前训练状态的客户端。此外，为了解决冷启动问题，FedRank采用模仿学习，预先学习专家策略，从而快速达到较好的性能。
技术框架：FedRank的整体框架包括以下几个主要模块：1) 客户端信息收集模块：收集客户端的计算能力、数据分布等信息。2) 排序模型：基于收集到的客户端信息，使用排序模型为每个客户端分配优先级。3) 客户端选择模块：选择优先级最高的客户端参与训练。4) 模型更新模块：使用选定的客户端更新全局模型。5) 模仿学习模块：使用专家策略生成的数据集预训练排序模型。
关键创新：FedRank的关键创新在于：1) 将客户端选择问题转化为排序问题，能够有效地利用客户端的异构信息。2) 采用模仿学习预训练排序模型，解决了冷启动问题。3) 提出了一种端到端的学习框架，能够自适应地选择最优客户端。与现有方法相比，FedRank能够更好地应对客户端异构性，并提高模型性能和训练效率。
关键设计：FedRank的关键设计包括：1) 排序模型的选择：可以使用各种排序模型，如LambdaRank、RankNet等。论文中具体使用的排序模型未知。2) 模仿学习的专家策略：专家策略可以是基于启发式规则的策略，也可以是基于强化学习的策略。论文中具体使用的专家策略未知。3) 损失函数的设计：排序模型的损失函数需要能够有效地学习客户端的优先级关系。论文中使用的具体损失函数未知。4) 客户端信息的选择：需要选择能够有效反映客户端异构性的信息，如计算能力、数据分布等。论文中具体使用的客户端信息未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FedRank在多个数据集上显著优于现有方法。具体来说，FedRank将模型精度提高了5.2%到56.9%，加速了高达2.01倍的训练收敛速度，并节省了高达40.1%的能源消耗。这些结果表明，FedRank能够有效地应对客户端异构性，并提高联邦学习的性能和效率。
🎯 应用场景
FedRank可应用于各种联邦学习场景，尤其是在客户端设备异构性较高的情况下，例如移动设备上的图像分类、自然语言处理等任务。该方法能够提高模型精度、加速训练收敛，并降低能源消耗，具有重要的实际应用价值。未来，FedRank可以进一步扩展到更复杂的联邦学习场景，例如跨设备联邦学习、个性化联邦学习等。
📄 摘要（原文）
Federated Learning (FL) enables multiple devices to collaboratively train a shared model while ensuring data privacy. The selection of participating devices in each training round critically affects both the model performance and training efficiency, especially given the vast heterogeneity in training capabilities and data distribution across devices. To address these challenges, we introduce a novel device selection solution called FedRank, which is an end-to-end, ranking-based approach that is pre-trained by imitation learning against state-of-the-art analytical approaches. It not only considers data and system heterogeneity at runtime but also adaptively and efficiently chooses the most suitable clients for model training. Specifically, FedRank views client selection in FL as a ranking problem and employs a pairwise training strategy for the smart selection process. Additionally, an imitation learning-based approach is designed to counteract the cold-start issues often seen in state-of-the-art learning-based approaches. Experimental results reveal that \model~ boosts model accuracy by 5.2\% to 56.9\%, accelerates the training convergence up to $2.01 \times$ and saves the energy consumption up to $40.1\%$.