Decoupled Vertical Federated Learning: Fault Tolerance and Privacy in Training

Core Concepts

Decoupled Vertical Federated Learning (DVFL) offers fault tolerance and privacy in training, outperforming traditional methods.

Abstract

Abstract: Vertical Federated Learning (VFL) overview. Introduction to DVFL as a fault-tolerant approach. Decoupled VFL Approach: Training process and fault tolerance. Isolation between feature learning and label supervision. Data Extraction: "DVFL allows for decentralized aggregation and isolation between feature learning and label supervision." "Model performance is comparable to VFL on various classification datasets." Experiments: Fault simulation and performance under different scenarios. Impact of redundancy on model performance. Training with limited intersection data. Security & Privacy: Elimination of gradient-based inference attacks. Conclusion & Future Work: Summary of DVFL benefits and potential future directions.

Stats

"DVFL allows for decentralized aggregation and isolation between feature learning and label supervision." "Model performance is comparable to VFL on various classification datasets."

Quotes

"DVFL allows for decentralized aggregation and isolation between feature learning and label supervision." "Model performance is comparable to VFL on various classification datasets."

Key Insights Distilled From

Decoupled Vertical Federated Learning for Practical Training on Vertically Partitioned Data

by Avi Amalansh... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03871.pdf

Deeper Inquiries

Wie kann DVFL erweitert werden, um verschiedene Machine-Learning-Modelle zu berücksichtigen?

DVFL kann angepasst werden, um verschiedene Machine-Learning-Modelle zu unterstützen, indem die Architektur und das Training der Modelle entsprechend angepasst werden. Zum Beispiel können verschiedene Modelle wie Entscheidungsbäume, Support Vector Machines oder neuronale Netzwerke in das DVFL-Framework integriert werden. Jedes Modell würde dann entsprechend seiner spezifischen Anforderungen trainiert und aggregiert werden.

Welche Auswirkungen haben die Fehlertoleranz- und Datenschutzfunktionen von DVFL auf Anwendungen in der realen Welt?

Die Fehler- und Datenschutzfunktionen von DVFL haben bedeutende Auswirkungen auf reale Anwendungen. Durch die Fehlerresistenz können Systeme auch bei Ausfällen von Teilnehmern oder Verbindungen weiterhin effektiv trainieren, was die Zuverlässigkeit und Stabilität des Trainingsprozesses verbessert. Der Datenschutzmechanismus von DVFL eliminiert das Risiko von Inferenzangriffen und schützt die Privatsphäre der Daten, was besonders wichtig ist, wenn sensible Informationen verarbeitet werden. Dies macht DVFL zu einer attraktiven Option für Anwendungen, bei denen Datenschutz und Sicherheit oberste Priorität haben.

Wie kann DVFL Herausforderungen im Zusammenhang mit Skalierbarkeit und Datenschutz in verteilten Lernumgebungen bewältigen?

DVFL kann die Herausforderungen im Zusammenhang mit Skalierbarkeit und Datenschutz in verteilten Lernumgebungen bewältigen, indem es eine dezentrale und sichere Lernmethode bietet. Durch die Blockweise des Lernens und die Entkopplung von Feedbackmechanismen können Datenschutzrisiken minimiert und die Skalierbarkeit verbessert werden. DVFL ermöglicht auch redundante Hosts, was die Ausfallsicherheit erhöht und die Leistung bei Verbindungsproblemen oder Ausfällen verbessert. Darüber hinaus ermöglicht DVFL das Training mit Daten außerhalb des gemeinsamen Sample-Raums, was die Anwendbarkeit auf Systeme mit kleinen Schnittmengen von Samples verbessert und Datenschutz gewährleistet.