Belangrijkste concepten
Der Artikel präsentiert den KnFu-Algorithmus, der die Relevanz und Effektivität des Wissens lokaler Modelle bewertet und nur das effektive Wissen semantischer Nachbarn für jeden Klienten integriert, um die Modellabweichung aufgrund nicht-IID-lokaler Datensätze zu verringern.
Samenvatting
Der Artikel befasst sich mit dem föderiertem Lernen (FL), bei dem mehrere Knoten kollaborativ ein Modell trainieren, ohne ihre privaten Daten zu teilen. Konventionelles FL hat jedoch Probleme wie Gradienteninversion, einheitliche Modellarchitektur und Modellheterogenität aufgrund nicht-IID-lokaler Datensätze.
Um diese Herausforderungen anzugehen, wurde das Konzept des föderiertem Wissensdestillierens (FKD) entwickelt, bei dem die Knoten nur ihre lokalen Vorhersagen anstelle ihrer Modellparameter teilen. Allerdings bleibt auch hier das Modellabweichungsproblem bestehen, da die lokalen Modelle aufgrund der nicht-IID-Daten heterogen sind.
Der Artikel präsentiert den KnFu-Algorithmus, der die Relevanz und Effektivität des Wissens lokaler Modelle bewertet und nur das effektive Wissen semantischer Nachbarn für jeden Klienten integriert. Dies geschieht in vier Schritten:
- Lokales Training: Jeder Knoten trainiert sein lokales Modell auf seinem Datensatz.
- Lokale Wissensextraktion: Jeder Knoten extrahiert sein Wissen in Form von Softlabels auf einem gemeinsamen Transferdatensatz.
- Effektive Wissensintegration: Der Fusionsknoten bewertet die Ähnlichkeit der lokalen Modelle anhand ihrer geschätzten Wahrscheinlichkeitsverteilungen und integriert nur das effektive Wissen semantischer Nachbarn für jeden Klienten.
- Lokales Feintuning: Die Klienten verfeinern ihre lokalen Modelle unter Verwendung des integrierten Wissens.
Umfangreiche Experimente auf MNIST und CIFAR-10 zeigen, dass der KnFu-Algorithmus die Leistung im Vergleich zu anderen Methoden verbessert, insbesondere in Szenarien mit großen und stark heterogenen lokalen Datensätzen, in denen lokales Training vorzuziehen sein kann.
Statistieken
Bei stark heterogenen lokalen Datensätzen (α = 0.1) übersteigt die lokale Trainingsmethode die Leistung der wissensbasierten Methoden.
Bei geringerer Heterogenität (α ≥ 0.5) übertreffen die wissensbasierten Methoden, insbesondere KnFu, die lokale Trainingsmethode.
Mit zunehmender Größe der lokalen Datensätze verringert sich der Leistungsunterschied zwischen den Methoden.
Citaten
"Konventionelles FL hat jedoch Probleme wie Gradienteninversion, einheitliche Modellarchitektur und Modellheterogenität aufgrund nicht-IID-lokaler Datensätze."
"Der Artikel präsentiert den KnFu-Algorithmus, der die Relevanz und Effektivität des Wissens lokaler Modelle bewertet und nur das effektive Wissen semantischer Nachbarn für jeden Klienten integriert."
"Umfangreiche Experimente auf MNIST und CIFAR-10 zeigen, dass der KnFu-Algorithmus die Leistung im Vergleich zu anderen Methoden verbessert, insbesondere in Szenarien mit großen und stark heterogenen lokalen Datensätzen, in denen lokales Training vorzuziehen sein kann."