Ein semi-dezentralisierter föderierter Lernalgorithmus zur Bewältigung von Nicht-IIDheit in IoT-Systemen

Główne pojęcia

FedSR ist ein semi-dezentralisierter, hierarchischer föderierter Lernrahmen, der die Auswirkungen von Datenheterogenität abmildern und in großem Maßstab in IoT-Systemen eingesetzt werden kann.

Streszczenie

Der Artikel stellt einen semi-dezentralisierten, hierarchischen föderiertes Lernrahmen namens FedSR vor, der für IoT-Anwendungen entwickelt wurde.
Zunächst wählt jedes Gerät einen nahe gelegenen Edge-Server aus, um am Training teilzunehmen. Dann organisiert der Edge-Server diese teilnehmenden Trainingsgeräte in einen Ring-Cluster und wendet einen inkrementellen Subgradienten-Optimierungsalgorithmus an, um die Auswirkungen der Datenheterogenität zu mindern.
Schließlich verwendet der Cloud-Server den FedAvg-Algorithmus, um alle Edge-Server-Modelle zu aggregieren und das globale Modell zu aktualisieren. Auf diese Weise muss der Cloud-Server in jeder Runde nur die Modelle von den Edge-Servern aggregieren, anstatt die Modelle aller Geräte zu aggregieren, was den Kommunikationsengpass auf dem Cloud-Server verringert.
Darüber hinaus verwenden wir in jedem Ring-Cluster das DFL-Trainingsverfahren, das die Kommunikationsressourcen zwischen den Geräten voll ausnutzt, ohne zusätzliche Infrastrukturkosten zu verursachen.
Die theoretische Analyse zeigt, dass FedSR garantierte Konvergenzgarantien hat und nahe an der optimalen Lösung liegt, wenn die Lernrate bestimmte Bedingungen erfüllt.
Die Experimente auf MNIST, FashionMNIST, CIFAR-10 und CIFAR-100 zeigen, dass der vorgeschlagene FedSR-Algorithmus sowohl im IID- als auch im Nicht-IID-Fall die beste Modellleistung im Vergleich zu den gängigen föderierenden Lernalgorithmen erzielt.

Statystyki

Die Verteilung der Daten auf die Geräte ist in der Regel heterogen, was bedeutet, dass die Daten nicht unabhängig und identisch verteilt (non-iid) sind.
Die Unterschiede zwischen der Datenverteilung jedes Geräts und der globalen Datenverteilung führen dazu, dass das von jedem Gerät trainierte Modell in Richtung des lokalen Optimums verzerrt ist.
Daher hat das vom Server aggregierte globale Modell Abweichungen von der wahren optimalen Lösung.

Cytaty

"In der Industrial Internet of Things (IoT) werden täglich große Mengen an Daten erzeugt. Aufgrund von Datenschutz- und Sicherheitsproblemen ist es schwierig, all diese Daten zusammenzustellen, um Deep-Learning-Modelle zu trainieren, daher wird das föderierte Lernen, ein verteiltes maschinelles Lernparadigma, das den Datenschutz schützt, in IoT weit verbreitet."
"Die Studie [11] zeigte, dass im Nicht-IID-Fall die Unterschiede zwischen der Datenverteilung jedes Geräts und der globalen Datenverteilung dazu führen, dass das von jedem Gerät trainierte Modell in Richtung des lokalen Optimums verzerrt ist. Infolgedessen weicht das vom Server aggregierte globale Modell von der wahren optimalen Lösung ab [11]."

Kluczowe wnioski z

FedSR

by Jianjun Huan... o arxiv.org 03-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14718.pdf

Głębsze pytania

Wie könnte FedSR um Techniken wie differenzielle Datenschutzgarantien oder homomorphe Verschlüsselung erweitert werden, um die Datenschutzprobleme zwischen Geräten weiter zu adressieren?

Um die Datenschutzprobleme zwischen den Geräten weiter zu adressieren, könnte FedSR um Techniken wie differenzielle Datenschutzgarantien oder homomorphe Verschlüsselung erweitert werden. Durch die Implementierung differenzieller Datenschutzgarantien könnte die Privatsphäre der Daten auf den Geräten besser geschützt werden. Dies würde es ermöglichen, dass die Geräte ihre Daten für das Training gemeinsam nutzen, ohne sensible Informationen preiszugeben. Homomorphe Verschlüsselung könnte ebenfalls eingesetzt werden, um die Daten während des Trainings zu schützen. Auf diese Weise könnten die Geräte verschlüsselte Daten austauschen und gemeinsam an der Modellbildung arbeiten, ohne die Privatsphäre zu gefährden.

Wie könnte FedSR angepasst werden, um die Auswirkungen von Systemheterogenität (z.B. unterschiedliche Rechenleistung und Kommunikationsfähigkeiten der Geräte) auf die Trainingseffizienz zu berücksichtigen?

Um die Auswirkungen von Systemheterogenität auf die Trainingseffizienz zu berücksichtigen, könnte FedSR durch adaptive Algorithmen erweitert werden. Diese Algorithmen könnten die Rechenleistung und Kommunikationsfähigkeiten der Geräte berücksichtigen und die Trainingsstrategie entsprechend anpassen. Zum Beispiel könnten Geräte mit höherer Rechenleistung oder besseren Kommunikationsfähigkeiten mehr Aufgaben übernehmen oder eine aktivere Rolle im Training spielen. Durch die Anpassung der Trainingsstrategie an die Systemheterogenität könnte die Effizienz des Trainings verbessert werden, da die Ressourcen optimal genutzt werden.

Wie könnte FedSR mit anderen verteilten Lernparadigmen wie verteiltem Lernen oder dezentralisiertem Lernen kombiniert werden, um die Vorteile verschiedener Ansätze zu nutzen?

FedSR könnte mit anderen verteilten Lernparadigmen wie verteiltem Lernen oder dezentralisiertem Lernen kombiniert werden, um die Vorteile verschiedener Ansätze zu nutzen. Zum Beispiel könnte FedSR mit verteiltem Lernen kombiniert werden, um die Effizienz des Trainings zu verbessern, indem die Modelle auf den Geräten lokal trainiert und dann aggregiert werden. Auf diese Weise könnten die Vorteile der lokalen Modellbildung und der globalen Modellaggregation genutzt werden. Mit dem dezentralisierten Lernen könnte FedSR die Autonomie der Geräte stärken, indem sie mehr Entscheidungsbefugnis über den Trainingsprozess erhalten. Durch die Kombination verschiedener Ansätze könnte FedSR flexibler und anpassungsfähiger werden, um die Herausforderungen des verteilten Lernens effektiv zu bewältigen.