On Using Large-Batches in Federated Learning

📄 arXiv: 2509.10537v1 📥 PDF

作者: Sahil Tyagi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC

发布日期: 2025-09-05

💡 一句话要点

探索联邦学习中大批量训练的优势与挑战，提升模型泛化性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 大批量训练 小批量训练 模型泛化 分布式训练

📋 核心要点

  1. 联邦学习面临并行效率与模型泛化能力的权衡问题，大批量训练虽然加速训练，但可能导致泛化性能下降。
  2. 该研究旨在探索联邦学习中大小批量训练的折衷方案，以兼顾大批量的并行扩展性和小批量的良好泛化性。
  3. 实验结果表明，所提出的方法在ResNet50和VGG11模型上，相比小批量训练，测试准确率分别提升了32.33%和3.74%。

📝 摘要（中文）

高效的联邦学习(FL)对于在计算资源和网络受限的设备上训练深度网络至关重要。随着大数据时代的到来，设备生成或收集多模态数据，用于训练通用或局部上下文相关的网络，尤其是在数据隐私和本地性至关重要时。联邦学习算法通常在并行性和统计性能之间进行权衡，以提高通信频率为代价来改善模型质量，反之亦然。在频繁同步设置下，联邦学习通过处理更大的全局批量大小，从而在每个训练迭代中执行更多工作，从而获得可观的训练加速。然而，由于与大批量训练相关的泛化退化问题，这可能导致较差的测试性能（即，较低的测试损失或准确性）。为了解决大批量带来的这些挑战，这项工作提出了我们对利用小批量和大批量训练之间权衡的愿景，并探索新的方向，以同时享受大批量的并行扩展和小批量训练的良好泛化能力。对于相同的迭代次数，我们观察到，我们提出的在大批量训练技术在ResNet50和VGG11模型中分别比小批量训练获得了约32.33%和3.74%的更高的测试准确率。

🔬 方法详解

问题定义：联邦学习旨在保护用户数据隐私的前提下，利用分布式设备上的数据进行模型训练。然而，使用大批量进行训练虽然可以加速训练过程，但会损害模型的泛化能力，导致在未见过的数据上的表现不佳。现有方法难以兼顾训练效率和模型泛化性能。

核心思路：该论文的核心思路是探索大小批量训练之间的权衡。通过某种策略，在联邦学习过程中动态地调整批量大小，或者结合大小批量训练的优势，从而在保证训练效率的同时，提升模型的泛化能力。具体策略未知，需要进一步阅读论文。

技术框架：论文提出了一个基于大小批量权衡的联邦学习训练框架。具体框架细节未知，但可以推测可能包含以下模块：客户端本地训练模块（负责在设备上进行本地训练），服务器聚合模块（负责收集和聚合客户端的模型更新），以及批量大小调整策略模块（负责根据某种指标动态调整批量大小）。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了利用大小批量训练之间权衡的联邦学习训练方法。与传统的固定批量大小的联邦学习方法相比，该方法能够更好地平衡训练效率和模型泛化性能。具体的创新点在于如何设计有效的批量大小调整策略，以及如何将大小批量训练的优势结合起来。

关键设计：论文的关键设计在于批量大小调整策略。具体的策略细节未知，但可能涉及到以下几个方面：1）根据客户端的数据量和计算资源动态调整批量大小；2）根据模型的训练状态（如损失函数的变化）动态调整批量大小；3）采用某种混合策略，同时使用大小批量进行训练。

📊 实验亮点

实验结果表明，该论文提出的方法在ResNet50和VGG11模型上取得了显著的性能提升。具体来说，与小批量训练相比，该方法在ResNet50模型上获得了32.33%的测试准确率提升，在VGG11模型上获得了3.74%的测试准确率提升。这些结果表明，该方法能够有效地解决大批量训练带来的泛化性能下降问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保护用户数据隐私的联邦学习场景，例如移动设备上的个性化推荐、医疗领域的疾病诊断、金融领域的风险评估等。通过提升联邦学习模型的泛化性能，可以提高这些应用场景的准确性和可靠性，从而为用户带来更好的体验和价值。

📄 摘要（原文）

Efficient Federated learning (FL) is crucial for training deep networks over devices with limited compute resources and bounded networks. With the advent of big data, devices either generate or collect multimodal data to train either generic or local-context aware networks, particularly when data privacy and locality is vital. FL algorithms generally trade-off between parallel and statistical performance, improving model quality at the cost of higher communication frequency, or vice versa. Under frequent synchronization settings, FL over a large cluster of devices may perform more work per-training iteration by processing a larger global batch-size, thus attaining considerable training speedup. However, this may result in poor test performance (i.e., low test loss or accuracy) due to generalization degradation issues associated with large-batch training. To address these challenges with large-batches, this work proposes our vision of exploiting the trade-offs between small and large-batch training, and explore new directions to enjoy both the parallel scaling of large-batches and good generalizability of small-batch training. For the same number of iterations, we observe that our proposed large-batch training technique attains about 32.33% and 3.74% higher test accuracy than small-batch training in ResNet50 and VGG11 models respectively.