FedEWA: Federated Learning with Elastic Weighted Averaging

MNIST数据库 计算机科学 背景(考古学) 人工智能 GSM演进的增强数据速率 机器学习 数据挖掘 数据建模 人工神经网络 理论计算机科学 算法 数据库 古生物学 生物
作者
Jun Bai,Atul Sajjanhar,Yong Xiang,Xiaojun Tong,Shan Zeng
标识
DOI:10.1109/ijcnn55064.2022.9892851
摘要

Federated Learning (FL) offers a novel distributed machine learning context whereby a global model is collaboratively learned through edge devices without violating data privacy. However, intrinsic data heterogeneity in the federated network can induce model heterogeneity, thus posing a great challenge to the server-side model aggregation performance. Existing FL algorithms widely adopt model-wise weighted averaging for client models to generate the new global model, which emphasizes the importance of the holistic model but ignores the importance of distinctions between internal parameters of various client models. In this paper, we propose a novel parameter-wise elastic weighted averaging aggregation approach to realize the rapid fusion of heterogeneous client models. Specifically, each client evaluates the importance of model internal parameters in the model update and obtains the corresponding parameter importance coefficient vector; the server implements the parameter-wise weighted averaging for each parameter based on their importance coefficient vectors, thereby aggregating a new global model. Extensive experiments on MNIST and CIFAR-10 datasets with diverse network architectures and hyper-parameter combinations show that our proposed algorithm outperforms the existing state-of-the-art FL algorithms on the performance of heterogeneous model fusion.
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