論光譜模型分片的採樣策略

核心概念

本文提出了兩種針對異構客戶端進行光譜模型分片的採樣策略，並透過實驗證明，這些策略在聯邦學習中能有效提升模型在不同資源受限設備上的訓練效率。

摘要

本文針對聯邦學習中異構客戶端的問題，提出了兩種基於奇異值分解的光譜模型分片採樣策略。第一種策略產生原始權重的無偏估計，而第二種策略旨在最小化平方逼近誤差。文章討論了如何將這兩種估計器納入聯邦學習迴圈，以及在本地訓練過程中出現的實際問題。實驗結果表明，這兩種方法都能在各種常用數據集上提高性能。

聯邦學習允許在不共享數據的情況下協作訓練機器學習模型，這對於保護用戶隱私至關重要。然而，聯邦學習面臨著設備異構性的挑戰，因為客戶端設備（如手機、平板電腦等）在計算能力、內存和電池壽命方面存在很大差異。因此，在所有客戶端上訓練相同的模型變得不可行。

從以下內容提煉的關鍵洞見

On Sampling Strategies for Spectral Model Sharding

by Denis Korzhe... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.24106.pdf

深入探究

在實際應用中，如何根據客戶端的資源限制動態調整 keep ratio？

在實際應用中，可以根據客戶端的資源限制，例如記憶體容量、CPU 效能和電池電量等，動態調整 keep ratio。以下是一些可行的方法：

基於效能分析的動態調整: 伺服器可以定期收集客戶端的效能數據，例如訓練時間、資源使用率等。根據這些數據，伺服器可以動態調整每個客戶端的 keep ratio，以在保證訓練效率的同時，最大限度地利用客戶端資源。
基於客戶端回報的動態調整: 客戶端可以根據自身的資源限制，主動向伺服器回報其可以處理的模型大小。伺服器根據客戶端的回報，動態調整發送給每個客戶端的模型大小，即調整 keep ratio。
基於強化學習的動態調整: 可以使用強化學習演算法，根據客戶端的資源限制和訓練效率，動態調整 keep ratio。伺服器可以將 keep ratio 作為動作，將訓練效率和資源使用率作為獎勵，通過不斷與客戶端交互，學習到最優的 keep ratio 調整策略。
需要注意的是，動態調整 keep ratio 會增加伺服器和客戶端之間的通訊成本。因此，在實際應用中，需要在調整頻率和調整精度之間進行權衡。

如果客戶端設備的計算能力差異很大，那麼本文提出的採樣策略是否仍然有效？

如果客戶端設備的計算能力差異很大，本文提出的採樣策略仍然有效，但需要進行一些調整：

分組策略: 伺服器可以根據客戶端的計算能力，將客戶端分成不同的組別。每個組別內的客戶端具有相似的計算能力，可以使用相同的 keep ratio。
自適應採樣: 對於計算能力較弱的客戶端，可以使用更小的 keep ratio，以降低其計算負擔。對於計算能力較強的客戶端，可以使用更大的 keep ratio，以充分利用其計算資源。
混合策略: 可以結合上述兩種策略，根據客戶端的計算能力差異，動態調整 keep ratio 和分組策略。
總之，針對計算能力差異大的情況，需要根據實際情況對採樣策略進行調整，以平衡訓練效率和資源利用率。

本文提出的方法能否應用於其他類型的模型分片，例如基於特徵的模型分片？

本文提出的方法主要針對基於 SVD 的模型分片，即 spectral model sharding。對於基於特徵的模型分片，需要根據具體的分片方式進行調整。

如果基於特徵的模型分片也涉及到對模型參數進行子集選擇，那麼本文提出的採樣策略可以直接應用。 例如，可以將每個特徵對應的模型參數視為一個整體，然後使用本文提出的 Unbiased 或 Collective 策略對這些整體進行採樣。
如果基於特徵的模型分片採用了其他方式，例如對特徵進行分組或對模型結構進行裁剪，那麼需要根據具體情況設計新的採樣策略。 例如，可以根據特徵的重要性或模型結構的冗餘度，設計相應的採樣策略。
總之，本文提出的採樣策略具有一定的普適性，可以應用於其他類型的模型分片，但需要根據具體情況進行調整。