계층적 클러스터 연합 학습을 위한 지식 증류 기반 개인화 방법

📝 Abstract

Clustered Federated Learning (CFL) has emerged as a powerful approach for addressing data heterogeneity and ensuring privacy in large distributed IoT environments. By clustering clients and training cluster-specific models, CFL enables personalized models tailored to groups of heterogeneous clients. However, conventional CFL approaches suffer from fragmented learning for training independent global models for each cluster and fail to take advantage of collective cluster insights. This paper advocates a shift to hierarchical CFL, allowing bi-level aggregation to train cluster-specific models at the edge and a unified global model at the cloud. This shift improves training efficiency yet might introduce communication challenges. To this end, we propose CFLHKD, a novel personalization scheme for integrating hierarchical cluster knowledge into CFL. Built upon multi-teacher knowledge distillation, CFLHKD enables inter-cluster knowledge sharing while preserving cluster-specific personalization. CFLHKD adopts a bi-level aggregation to bridge the gap between local and global learning. Extensive evaluations of standard benchmark datasets demonstrate that CFLHKD outperforms representative baselines in cluster-specific and global model accuracy and achieves a performance improvement of 3.32-7.57%. CCS Concepts • Computer systems organization → Distributed architectures; • Security and privacy → Privacy protections; • Computing methodologies → Learning paradigms.

💡 Analysis

본 논문은 계층적 클러스터 연합 학습(CFL)에 대한 새로운 접근법을 제시하고 있습니다. 기존 CFL 방법론들은 각 클러스터별로 독립적인 모델을 훈련시키는 방식으로 인해 효율성이 저하되고, 전체 클러스터 간의 통찰력을 활용하지 못하는 문제점을 지적합니다. 이를 해결하기 위해 제안된 계층적 CFL은 엣지에서 클러스터별 모델과 클라우드에서 전역 모델을 훈련시키는 이중 수준 집계를 통해 학습 효율성을 개선하려고 합니다. 그러나 이러한 접근법은 통신에 대한 도전을 초래할 수도 있습니다.

본 논문의 주요 기여 중 하나는 CFLHKD라는 새로운 개인화 방법론입니다. 다중 교사 지식 증류를 활용한 CFLHKD는 클러스터 간 지식 공유를 가능하게 하면서도 각 클러스터별 맞춤화된 모델을 유지할 수 있습니다. 이는 로컬과 전역 학습 사이의 차이를 극복하고, 전체적인 성능 향상을 달성하는 데 기여합니다.

표준 벤치마크 데이터셋에 대한 광범위한 평가 결과, CFLHKD는 클러스터별 및 전역 모델 정확도에서 대표적인 기저 모델보다 우수하며 3.32-7.57%의 성능 향상을 달성합니다. 이러한 결과는 계층적 CFL 접근법이 분산 환경에서 효율성을 개선하고, 프라이버시를 보장하면서도 높은 정확도를 유지할 수 있음을 입증하는 중요한 증거입니다.

📄 Content

계층형 클러스터 연합 학습을 위한 지식 증류 기반 개인화 기법

클러스터 연합 학습(CFL)은 대규모 분산 IoT 환경에서 데이터의 이질성과 프라이버시를 보장하는 강력한 접근법으로 부상하고 있습니다. 클라이언트를 클러스터로 그룹화하고 클러스터별 모델을 훈련시키는 CFL은 이질적인 클라이언트 집단에 맞춤화된 모델을 가능하게 합니다. 그러나 기존의 CFL 방법론들은 각 클러스터마다 독립적인 전역 모델을 훈련하는 분산된 학습으로 인해 효율성을 저하시키고, 전체 클러스터 통찰력을 활용하지 못합니다.

본 논문은 계층적 CFL로의 이동을 제안하며, 이를 통해 엣지에서 클러스터별 모델과 클라우드에서 통합된 전역 모델을 훈련하는 이중 수준 집계를 가능하게 합니다. 이러한 변화는 학습 효율성을 개선하지만, 통신에 대한 도전을 초래할 수도 있습니다.

이를 위해 본 논문은 CFLHKD라는 새로운 개인화 방법론을 제안합니다. 다중 교사 지식 증류 기반의 CFLHKD는 클러스터 간 지식 공유를 가능하게 하면서도 클러스터별 맞춤화를 유지할 수 있습니다. CFLHKD는 로컬과 전역 학습 사이의 차이를 극복하기 위해 이중 수준 집계를 채택합니다.

표준 벤치마크 데이터셋에 대한 광범위한 평가 결과, CFLHKD는 대표적인 기저 모델보다 클러스터별 및 전역 모델 정확도에서 우수하며 3.32-7.57%의 성능 향상을 달성합니다.

CCS Concepts • 컴퓨터 시스템 조직 → 분산 아키텍처; • 보안과 프라이버시 → 프라이버시 보호; • 컴퓨팅 방법론 → 학습 패러다임.

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