Effizientes und allgemeines föderiertes Split-Learning mit vortrainierten Bildtransformatoren für heterogene Daten

Core Concepts

Wir führen erstmals eine systematische Bewertung von FSL-Methoden mit vortrainierten Bildtransformatoren (PITs) in Echtzeit-Datensätzen, verschiedenen teilnehmenden Geräten und heterogenen Datenteilungen durch.

Abstract

In dieser Arbeit untersuchen wir erstmals systematisch die Leistung von vortrainierten Bildtransformatoren (PITs) in FSL-Szenarien. Unsere Hauptbeiträge sind: Wir integrieren den vortrainierten Bildtransformator (PIT) in FSL-Szenarien, genannt FES-PIT. Um den Schutz von Gradientinformationen weiter zu verbessern und die Kompatibilität mit Black-Box-Szenarien zu erhöhen, schlagen wir FES-PTZO vor, das die Zeroth-Order (ZO)-Optimierung in FES-PIT integriert. Wir sind die Ersten, die die FSL-Leistung mit mehreren PIT-Modellen in Bezug auf Modellgenauigkeit und Konvergenz unter verschiedenen heterogenen Datenverteilungen in vielen Echtzeit-Datensätzen bewerten. Für den systematischen Vergleich und die Bewertung führen wir umfassende Experimente auf den CIFAR-10-, CIFAR-100- und Tiny-ImageNet-Datensätzen mit verschiedenen PITs in Bezug auf die ViT-Modell-Familie (ViT(S), ViT(T)) und die destillierte DeiT-Modell-Familie (DDeiT(S), DDeiT(T), DDeiT(B)) sowie die DeiT-Modell-Familie (DeiT(S), DeiT(T), DeiT(B)) in nicht-IID-Einstellungen mit verschiedenen Datenteilungen durch.

Stats

Die Verwendung von vortrainierten Bildtransformatoren (PITs) anstelle des Trainierens von ViTs von Grund auf kann den Trainingsaufwand in ressourcenbeschränkten Umgebungen erheblich reduzieren. FES-PTZO erreicht auf CIFAR-100 in den Pathological-5- und Pathological-10-Einstellungen mindestens 14,27% und 19,43% Verbesserung gegenüber anderen Baseline-Methoden. FES-PIT und FES-PTZO übertreffen andere Baseline-Methoden in Bezug auf Modellgenauigkeit und Stabilität in verschiedenen Datensätzen und Heterogenitätsszenarien.

Quotes

"Wir sind die Ersten, die die FSL-Leistung mit mehreren PIT-Modellen in Bezug auf Modellgenauigkeit und Konvergenz unter verschiedenen heterogenen Datenverteilungen in vielen Echtzeit-Datensätzen bewerten." "FES-PTZO erreicht auf CIFAR-100 in den Pathological-5- und Pathological-10-Einstellungen mindestens 14,27% und 19,43% Verbesserung gegenüber anderen Baseline-Methoden."

Key Insights Distilled From

A General and Efficient Federated Split Learning with Pre-trained Image Transformers for Heterogeneous Data

by Yifan Shi,Yu... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16050.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Leistung von FES-PIT und FES-PTZO in Anwendungen mit sehr begrenzten Ressourcen, wie z.B. IoT-Geräten, weiter verbessern?

Um die Leistung von FES-PIT und FES-PTZO in Anwendungen mit sehr begrenzten Ressourcen wie IoT-Geräten weiter zu verbessern, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden: Modellkomprimierung: Durch die Anwendung von Techniken zur Modellkomprimierung wie Quantisierung, Pruning und Knowledge Distillation kann die Größe der Modelle reduziert werden, was zu einer effizienteren Nutzung der begrenzten Ressourcen führt. Edge Computing: Durch die Verlagerung von Rechenoperationen näher an die Datenquelle, d.h. auf die IoT-Geräte selbst, kann die Latenz reduziert und die Effizienz des Trainingsprozesses verbessert werden. Optimierung der Kommunikation: Die Optimierung der Kommunikation zwischen den Geräten und dem zentralen Server kann dazu beitragen, den Overhead zu reduzieren und die Effizienz des verteilten Lernprozesses zu steigern. Energieeffizienz: Die Entwicklung von energieeffizienten Algorithmen und Techniken, die den Energieverbrauch der IoT-Geräte minimieren, kann die Leistungsfähigkeit der Modelle in ressourcenbeschränkten Umgebungen weiter verbessern.

Wie könnte man die Robustheit der Modelle gegen Datenverteilungsverschiebungen erhöhen?

Um die Robustheit der Modelle gegen Datenverteilungsverschiebungen zu erhöhen, könnten folgende zusätzliche Techniken eingesetzt werden: Federated Learning mit Transfer Learning: Durch die Kombination von Federated Learning mit Transfer Learning können Modelle auf neuen Datenverteilungen feinabgestimmt werden, um die Anpassungsfähigkeit an verschiedene Datenverteilungen zu verbessern. Data Augmentation: Die Integration von Data Augmentation-Techniken in den Trainingsprozess kann dazu beitragen, die Modelle robuster gegenüber Datenverteilungsverschiebungen zu machen, indem künstliche Datenvariationen eingeführt werden. Ensemble Learning: Durch den Einsatz von Ensemble Learning-Techniken, bei denen mehrere Modelle kombiniert werden, können die Modelle robuster gegenüber Datenverteilungsverschiebungen werden, da sie verschiedene Perspektiven und Vorhersagen berücksichtigen. Domain Adaptation: Die Anwendung von Domain Adaptation-Techniken, um die Modelle an neue Datenverteilungen anzupassen, kann die Robustheit gegenüber Verschiebungen in den Datenverteilungen verbessern.

Wie könnte man die Vorteile von FES-PIT und FES-PTZO auf andere Anwendungsgebiete wie Sprachverarbeitung oder Empfehlungssysteme übertragen?

Um die Vorteile von FES-PIT und FES-PTZO auf andere Anwendungsgebiete wie Sprachverarbeitung oder Empfehlungssysteme zu übertragen, könnten folgende Schritte unternommen werden: Modellanpassung: Die Anpassung der Architektur und Hyperparameter der Modelle an die spezifischen Anforderungen von Sprachverarbeitung oder Empfehlungssystemen kann dazu beitragen, die Leistungsfähigkeit der Modelle in diesen Anwendungsgebieten zu verbessern. Datenrepräsentation: Die Umwandlung von Sprach- oder Empfehlungsdaten in geeignete Repräsentationen, die von den PIT-Modellen verarbeitet werden können, ist entscheidend, um die Vorteile von FES-PIT und FES-PTZO in diesen Anwendungsgebieten zu nutzen. Transfer Learning: Durch die Anwendung von Transfer Learning-Techniken können die vortrainierten PIT-Modelle auf Sprach- oder Empfehlungsaufgaben feinabgestimmt werden, um die Leistung in diesen spezifischen Anwendungsgebieten zu verbessern. Evaluation und Anpassung: Eine sorgfältige Evaluation der Modelle in den neuen Anwendungsgebieten sowie eine kontinuierliche Anpassung und Optimierung basierend auf den spezifischen Anforderungen dieser Bereiche sind entscheidend, um die Vorteile von FES-PIT und FES-PTZO voll auszuschöpfen.