去中心化联邦学习思想

谁践踏了优雅 2023-09-30 00:19 48阅读 0赞

去中心化联邦学习是一种保护用户隐私的分散式机器学习方法。与集中式联邦学习相比，去中心化联邦学习更加注重保护用户数据隐私，同时也更具有扩展性和健壮性。

在去中心化联邦学习中，每个设备都使用本地数据进行模型训练，并将模型更新发送给周围的邻居设备。这些邻居设备可以接受更新并根据其自身的本地数据进行模型训练。该过程反复执行多次，直到所有设备的模型达到收敛状态。

相较于其他的联邦学习方式，去中心化联邦学习不需要集中式服务器来协调设备之间的通信，因此极大地减少了通信开销和单点故障风险。

算法公式  
假设有 n n n个设备 D 1 , D 2 , . . . , D n D\_1, D\_2, ..., D\_n D1,D2,...,Dn共同参与联邦学习任务。我们的目标是学习一个全局模型 θ \\theta θ，使得每个设备 i i i都能够使用本地数据进行模型推理。

在去中心化联邦学习中，首先每个设备都初始化一个本地模型 θ i \\theta\_i θi。每一轮迭代由以下步骤组成：

选择一个随机子集 S t ⊆ 1 , 2 , . . . , n S\_t \\subseteq \{1,2,...,n\} St⊆1,2,...,n作为通信的设备组。  
每个设备 i ∈ S t i \\in S\_t i∈St使用本地数据计算梯度 ∇ θ i J ( θ i ) \\nabla\_\{\\theta\_i\} J(\\theta\_i) ∇θiJ(θi)，其中 J ( θ i ) J(\\theta\_i) J(θi)是本地模型 θ i \\theta\_i θi的损失函数。  
对于每个设备 i ∈ S t i \\in S\_t i∈St，将梯度 ∇ θ i J ( θ i ) \\nabla\_\{\\theta\_i\} J(\\theta\_i) ∇θiJ(θi)发送给所有邻居设备 j ∈ N i j \\in N\_i j∈Ni，其中 N i N\_i Ni表示设备 i i i的邻居设备集合。  
对于每个设备 i i i，更新本地模型 θ i \\theta\_i θi，得到新模型 θ i t + 1 = θ i t − η ⋅ 1 ∣ S t ∣ ∑ j ∈ S t ∇ θ j J ( θ j ) \\theta\_i^\{t+1\} = \\theta\_i^t - \\eta \\cdot \\frac\{1\}\{|S\_t|\}\\sum\_\{j \\in S\_t\} \\nabla\_\{\\theta\_j\} J(\\theta\_j) θit\+1=θit−η⋅∣St∣1∑j∈St∇θjJ(θj)，其中 η \\eta η是学习率。  
直到所有设备的模型 θ 1 t + 1 , θ 2 t + 1 , . . . , θ n t + 1 \{\\theta\_1^\{t+1\},\\theta\_2^\{t+1\},...,\\theta\_n^\{t+1\}\} θ1t\+1,θ2t\+1,...,θnt\+1均更新完毕，进入下一轮迭代。  
在去中心化联邦学习中，每个设备只与其邻居设备通信，因此通信开销较小。此外，通过在每轮迭代中随机选择设备组进行通信，可以增加学习过程的随机性和稳定性。但是，由于每个设备的模型更新仅基于其邻居设备的信息，因此可能存在模型发散或不能收敛的问题。

去中心化联邦学习算法的主要优点是对用户隐私具有更好的保护，而且通常比集中式的联邦学习更具有可扩展性和健壮性。

这里提供一些关于去中心化联邦学习的参考资料：

《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》

《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》

《Towards Federated Learning at Scale: System Design》

《Decentralized Federated Learning: A Segmented Gossip Approach》

《A Comprehensive Survey on Federated Learning》

《Federated Learning with Non-IID Data》

以上论文均对去中心化联邦学习进行了较为详细的研究和介绍，可以作为进一步了解该领域的参考。