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Communication-Efficient Randomized Algorithm for Multi-Kernel Online Federated Learning

计算机科学 后悔 架空(工程) 随机梯度下降算法 核(代数) 钥匙(锁) 算法 次线性函数 量化(信号处理) 机器学习 人工智能 理论计算机科学 数学 人工神经网络 数学分析 计算机安全 组合数学 操作系统
作者
Song‐Nam Hong,Jeongmin Chae
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:44 (12): 9872-9886 被引量:6
标识
DOI:10.1109/tpami.2021.3129809
摘要

Online federated learning (OFL) is a promising framework to learn a sequence of global functions from distributed sequential data at local devices. In this framework, we first introduce a single kernel-based OFL (termed S-KOFL) by incorporating random-feature (RF) approximation, online gradient descent (OGD), and federated averaging (FedAvg). As manifested in the centralized counterpart, an extension to multi-kernel method is necessary. Harnessing the extension principle in the centralized method, we construct a vanilla multi-kernel algorithm (termed vM-KOFL) and prove its asymptotic optimality. However, it is not practical as the communication overhead grows linearly with the size of a kernel dictionary. Moreover, this problem cannot be addressed via the existing communication-efficient techniques (e.g., quantization and sparsification) in the conventional federated learning. Our major contribution is to propose a novel randomized algorithm (named eM-KOFL), which exhibits similar performance to vM-KOFL while maintaining low communication cost. We theoretically prove that eM-KOFL achieves an optimal sublinear regret bound. Mimicking the key concept of eM-KOFL in an efficient way, we propose a more practical pM-KOFL having the same communication overhead as S-KOFL. Via numerical tests with real datasets, we demonstrate that pM-KOFL yields the almost same performance as vM-KOFL (or eM-KOFL) on various online learning tasks.
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