FL-GUARD: A Holistic Framework for Run-Time Detection and Recovery of Negative Federated Learning

Core Concepts

FL-GUARD introduces a dynamic framework for detecting and recovering from Negative Federated Learning in real-time, ensuring improved performance and adaptability in federated learning systems.

Abstract

The FL-GUARD framework addresses the challenges of Negative Federated Learning (NFL) by providing a holistic approach for run-time detection and recovery. It focuses on detecting NFL early in the learning process and activating recovery measures when necessary. The framework includes a cost-effective NFL detection mechanism and personalized model adaptation for individual clients. Extensive experiments confirm the effectiveness of FL-GUARD in detecting and recovering from NFL, showcasing compatibility with existing solutions and robustness against client limitations. Abstract FL-GUARD framework for run-time detection and recovery in federated learning. Challenges of Negative Federated Learning (NFL) and the need for dynamic solutions. Cost-effective NFL detection mechanism and personalized model adaptation. Extensive experiments confirming the effectiveness and compatibility of FL-GUARD. Introduction Federated learning as a distributed learning paradigm. Challenges of NFL and the limitations of existing solutions. Introduction of FL-GUARD for dynamic NFL detection and recovery. Importance of real-time adaptability in federated learning systems. NFL Detection and Recovery Utilization of performance gain metric for NFL detection. Cost-effective detection scheme and personalized model adaptation. Results showing the effectiveness of NFL detection and recovery in improving learning performance.

Stats

NFL 상태를 보고하는 것은 NFL이 발생할 때 빠르게 수행됨을 확인합니다. NFL 감지 및 회복 모드를 사용할 때 FL-GUARD의 성능이 약간 감소하지만 대부분의 이전 접근 방식보다 우수합니다.

Quotes

"FL-GUARD introduces a dynamic framework for detecting and recovering from Negative Federated Learning in real-time." "The framework includes a cost-effective NFL detection mechanism and personalized model adaptation for individual clients."

Key Insights Distilled From

FL-GUARD

by Hong Lin,Lid... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04146.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 FL-GUARD가 NFL을 실시간으로 감지하고 회복하는 데 도움이 됩니까?

FL-GUARD는 NFL을 감지하고 회복하기 위한 새로운 프레임워크로, NFL이 발생할 때 이를 신속하게 감지하고 회복 조치를 취할 수 있습니다. NFL 감지는 각 클라이언트가 FL 시스템에서 제공하는 모델에 대한 지역적 정확도를 측정하여 이루어집니다. 이를 통해 NFL 상태를 신속하게 식별할 수 있습니다. NFL이 감지되면 각 클라이언트는 개별적으로 적응된 모델을 학습하여 지역 데이터에 더 잘 맞게끔 조정됩니다. 이를 통해 NFL 상태를 극복하고 클라이언트의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

어떻게 기존 솔루션과의 호환성을 확인하면서 FL-GUARD의 효과를 어떻게 입증합니까?

FL-GUARD는 기존의 FL 시스템에 쉽게 적용할 수 있으며, NFL 감지 및 회복을 위한 동적인 솔루션으로 설계되어 있습니다. 이는 기존의 NFL 처리 기술과 통합될 수 있음을 의미합니다. 실험 결과에서 FL-GUARD는 다양한 기존 방법들과 호환되며, NFL 처리 방법 중 가장 효과적인 것으로 입증됩니다. FL-GUARD는 NFL이 발생할 때만 회복 조치를 활성화하므로, FL이 잘 수행될 때는 어떠한 보상 조치도 취하지 않습니다. 이는 FL-GUARD가 동적으로 NFL을 처리하고 필요한 경우에만 회복 조치를 취함을 의미하며, 이는 기존 방법들과의 호환성을 강조합니다.

NFL 감지 및 회복 모드를 사용할 때 FL-GUARD의 성능이 왜 약간 감소하지만 여전히 대부분의 이전 접근 방식보다 우수합니까?

FL-GUARD의 NFL 감지 및 회복 모드를 사용할 때 성능이 약간 감소하는 이유는 NFL이 감지되지 않을 때 회복 조치가 활성화되지 않기 때문입니다. 이는 FL-GUARD가 NFL이 발생할 때만 회복 조치를 취하고, 그 외에는 기존의 FL 방식을 따르기 때문에 발생합니다. 이러한 접근 방식은 NFL이 발생할 때만 추가 비용을 발생시키며, 그 외에는 비용을 절약할 수 있도록 해줍니다. 따라서 FL-GUARD는 NFL이 발생할 때만 회복 조치를 취하고, 그 외에는 추가 비용을 발생시키지 않는다는 점에서 이전 접근 방식보다 우수한 성능을 보입니다.