Abstract
大規模な分散問題における敵対的ワーカーへの耐性が重要。
提案手法は単純な統計を活用して収束を確保し、敵対的分布に適応可能。
敵対的存在下での効率的な凸問題解決方法をシミュレーションで実証。
ブロックリストを使用した場合、迅速な収束が観測される。
1. Introduction
機械学習アルゴリズムの産業応用において、強固かつ敵対者に耐えうる最適化が不可欠。
分散システム上での攻撃への対処方法として、冗長性やブロックリストが有効。
2. Methodology
線形システムAx = bの解法にランダム化Kaczmarz法を適用。
ブロックリストを使用することで、正確な推定値を得られる。
3. Results and Analysis
使用する行数d0が増加すると、収束速度が向上することが示唆された。
敵対者率pが高くなると、精度が低下する傾向あり。
ブロックリストを使用しない場合、高い敵対者率では収束しない可能性あり。
Stats
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