論文の概要: Byzantine Fault-Tolerant Distributed Machine Learning Using Stochastic Gradient Descent (SGD) and Norm-Based Comparative Gradient Elimination (CGE)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.04699v2
• Date: Sun, 18 Apr 2021 00:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 11:03:41.501516
• Title: Byzantine Fault-Tolerant Distributed Machine Learning Using Stochastic Gradient Descent (SGD) and Norm-Based Comparative Gradient Elimination (CGE)
• Title（参考訳）: SGD(Stochastic Gradient Descent)とNorm-Based Comparison Gradient Elimination(CGE)を用いたビザンチンフォールトトレラント分散機械学習
• Authors: Nirupam Gupta, Shuo Liu and Nitin H. Vaidya
• Abstract要約: 分散勾配降下法(D-SGD)におけるビザンチン耐故障性問題について考察する。 比較勾配除去(CGE)というノルムに基づく勾配フィルタを提案する。 CGE勾配フィルタは、標準仮定の下でのビザンチンエージェントの有界部分に対する耐故障性を保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.582633087903328
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper considers the Byzantine fault-tolerance problem in distributed stochastic gradient descent (D-SGD) method - a popular algorithm for distributed multi-agent machine learning. In this problem, each agent samples data points independently from a certain data-generating distribution. In the fault-free case, the D-SGD method allows all the agents to learn a mathematical model best fitting the data collectively sampled by all agents. We consider the case when a fraction of agents may be Byzantine faulty. Such faulty agents may not follow a prescribed algorithm correctly, and may render traditional D-SGD method ineffective by sharing arbitrary incorrect stochastic gradients. We propose a norm-based gradient-filter, named comparative gradient elimination (CGE), that robustifies the D-SGD method against Byzantine agents. We show that the CGE gradient-filter guarantees fault-tolerance against a bounded fraction of Byzantine agents under standard stochastic assumptions, and is computationally simpler compared to many existing gradient-filters such as multi-KRUM, geometric median-of-means, and the spectral filters. We empirically show, by simulating distributed learning on neural networks, that the fault-tolerance of CGE is comparable to that of existing gradient-filters. We also empirically show that exponential averaging of stochastic gradients improves the fault-tolerance of a generic gradient-filter.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分散確率勾配降下法(d-sgd法)におけるビザンチン断層耐障害問題について考察する。 この問題では、各エージェントは特定のデータ生成分布から独立してデータポイントをサンプリングする。 フォールトフリーの場合、D-SGD法は全てのエージェントが全てのエージェントが収集したデータに最も適した数学的モデルを学ぶことができる。 少数のエージェントがビザンチンの欠陥である可能性がある場合を考える。 このような異常エージェントは、所定のアルゴリズムを正しく従わない可能性があり、任意の不正確な確率勾配を共有することによって、従来のD-SGD法を無効にすることができる。 ビザンチン剤に対するD-SGD法を強固にするための標準勾配フィルタ, 比較勾配除去法(CGE)を提案する。 cge勾配フィルタは、標準確率的仮定の下でビザンチン剤の有界分画に対するフォールトトレランスを保証し、マルチクラム、幾何学的中央値、スペクトルフィルタといった既存の多くの勾配フィルタと比較して計算的に単純である。 ニューラルネットワーク上で分散学習をシミュレーションすることで,cgeのフォールトトレランスが既存の勾配フィルタに匹敵することを示した。 また,確率勾配の指数平均化により,一般勾配フィルタの耐障害性が向上することを示す。

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