論文の概要: Advancements of federated learning towards privacy preservation: from
federated learning to split learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14818v1
- Date: Wed, 25 Nov 2020 05:01:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-21 02:30:25.473359
- Title: Advancements of federated learning towards privacy preservation: from
federated learning to split learning
- Title（参考訳）: プライバシー保護に向けた連合学習の進展--連合学習から分割学習へ
- Authors: Chandra Thapa and M.A.P. Chamikara and Seyit A. Camtepe
- Abstract要約: 分散コラボレーティブ機械学習(DCML)パラダイムにおいて、フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、健康、金融、業界 4.0 やスマート車といった最新のイノベーションの応用により、最近多くの注目を集めた。
現実的なシナリオでは、すべてのクライアントは十分なコンピューティングリソース(例えばモノのインターネット)を持っておらず、機械学習モデルには数百万のパラメータがあり、サーバとクライアントの間のプライバシは主要な関心事である。
近年、FLとSLのハイブリッドであるスプリット・ラーニングを導入し、FL(より速いトレーニング/テスト時間)とSL(モデル分割時間)の両方の利点を高めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3700362496838854
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In the distributed collaborative machine learning (DCML) paradigm, federated
learning (FL) recently attracted much attention due to its applications in
health, finance, and the latest innovations such as industry 4.0 and smart
vehicles. FL provides privacy-by-design. It trains a machine learning model
collaboratively over several distributed clients (ranging from two to millions)
such as mobile phones, without sharing their raw data with any other
participant. In practical scenarios, all clients do not have sufficient
computing resources (e.g., Internet of Things), the machine learning model has
millions of parameters, and its privacy between the server and the clients
while training/testing is a prime concern (e.g., rival parties). In this
regard, FL is not sufficient, so split learning (SL) is introduced. SL is
reliable in these scenarios as it splits a model into multiple portions,
distributes them among clients and server, and trains/tests their respective
model portions to accomplish the full model training/testing. In SL, the
participants do not share both data and their model portions to any other
parties, and usually, a smaller network portion is assigned to the clients
where data resides. Recently, a hybrid of FL and SL, called splitfed learning,
is introduced to elevate the benefits of both FL (faster training/testing time)
and SL (model split and training). Following the developments from FL to SL,
and considering the importance of SL, this chapter is designed to provide
extensive coverage in SL and its variants. The coverage includes fundamentals,
existing findings, integration with privacy measures such as differential
privacy, open problems, and code implementation.
- Abstract（参考訳）: 分散コラボレーティブ機械学習(DCML)パラダイムにおいて、フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、健康、金融、業界 4.0 やスマート車といった最新のイノベーションの応用により、最近多くの注目を集めた。
FLはプライバシ・バイ・デザインを提供する。
携帯電話など、複数の分散クライアント(200から数百万まで)上で、生データを他の参加者と共有することなく、機械学習モデルを協調的にトレーニングする。
実際のシナリオでは、すべてのクライアントは十分なコンピューティングリソース(例えば、モノのインターネット)を持っておらず、機械学習モデルは数百万のパラメータを持ち、トレーニング/テストが主要な関心事(例えばライバル)である間、サーバとクライアントの間のプライバシを持っている。
この場合、FLは不十分であり、分割学習(SL)が導入される。
SLは、モデルを複数の部分に分割し、クライアントとサーバに分散し、各モデルのパーツをトレーニング/テストすることで、完全なモデルのトレーニング/テストを実現します。
slでは、参加者はデータとモデル部分の両方を他の当事者と共有せず、通常、より小さなネットワーク部分はデータが存在しているクライアントに割り当てられる。
近年、FLとSLのハイブリッドは、FL(より速いトレーニング/テスト時間)とSL(モデル分割とトレーニング)の両方の利点を高めるために、分割学習と呼ばれる。
FLからSLへの発展とSLの重要性を考慮すると、この章はSLとその変種を広範囲にカバーするように設計されている。
カバー範囲には、基本、既存の発見、差分プライバシー、オープン問題、コード実装などのプライバシー対策との統合が含まれる。
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