분산 학습에서 아웃라이어가 있는 1-센터 및 1-평균 클러스터링을 사용한 근최적 복원력 있는 집계 규칙

Keskeiset käsitteet

분산 학습 시스템에서 바이저틴 노드로 인한 문제를 해결하기 위해 1-센터 및 1-평균 클러스터링을 이용한 근최적 복원력 있는 집계 규칙을 제안한다.

Tiivistelmä

이 논문은 분산 기계 학습에서 바이저틴 노드로 인한 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 분산 학습 시스템에서는 일부 노드가 잘못된 정보를 전송하여 전체 학습 성능을 크게 저하시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 복원력 있는 집계 프로토콜이 필요하다.

저자들은 1-센터 및 1-평균 클러스터링을 이용한 근최적 복원력 있는 집계 규칙을 제안한다. 1-센터 클러스터링은 최소 포함 구를 찾는 문제이고, 1-평균 클러스터링은 평균 제곱 거리를 최소화하는 문제이다. 이 두 문제는 NP-hard이지만, 근사 알고리즘을 사용하여 효율적으로 해결할 수 있다.

저자들은 제안한 알고리즘의 복원력 관련 성질을 분석하였다. CenterwO 알고리즘은 (f, λ)-복원력 있는 평균, (δmax, ζ)-agnostic 강건성, (f, κ)-강건성, (f, ξ)-강건 평균 등의 성질을 만족한다. MeanwO 알고리즘도 유사한 성질을 만족한다.

또한 저자들은 두 가지 상반된 유형의 공격에 대해 논의한다. 스니크 공격과 포위 공격은 어떤 단일 집계 규칙도 모든 상황에서 다른 규칙보다 우수하지 않게 만든다. 이를 해결하기 위해 2단계 집계 프레임워크를 제안한다. 첫 번째 단계에서 서버는 두 개의 모델 후보를 제안하고, 두 번째 단계에서 클라이언트가 이 중 하나를 선택한다.

실험 결과, 제안한 알고리즘은 다양한 공격 시나리오에서 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다.

Tilastot

분산 학습 시스템에는 n명의 작업자가 있고, 그 중 f명이 바이저틴 노드이다.
각 작업자 i는 m개의 데이터 포인트로 구성된 로컬 데이터셋 Di를 가지고 있다.
각 작업자 i의 로컬 손실 함수 Li(θ)는 L-smooth하다.
정직한 작업자들의 데이터는 bounded heterogeneity 가정을 만족한다.

Lainaukset

"분산 기계 학습이 훈련 과정의 효율성을 크게 향상시켰지만, 잘못 동작하는(바이저틴) 작업자에 더 취약해졌다."
"바이저틴 복원력 있는 분산 기계 학습에서 핵심은 서버 내의 강건한 집계 프로토콜이다."

Tärkeimmät oivallukset

Near-Optimal Resilient Aggregation Rules for Distributed Learning Using 1-Center and 1-Mean Clustering with Outliers

by Yuhao Yi,Ron... klo arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.12835.pdf

Syvällisempiä Kysymyksiä

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