論文の概要: Dubhe: Towards Data Unbiasedness with Homomorphic Encryption in
Federated Learning Client Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04253v1
- Date: Wed, 8 Sep 2021 13:00:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-10 13:56:28.101096
- Title: Dubhe: Towards Data Unbiasedness with Homomorphic Encryption in
Federated Learning Client Selection
- Title(参考訳): Dubhe: フェデレートラーニングクライアント選択における同型暗号化によるデータの不偏性
- Authors: Shulai Zhang, Zirui Li, Quan Chen, Wenli Zheng, Jingwen Leng, Minyi
Guo
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、クライアントが自身のローカルデータ上でモデルを協調的にトレーニングできる分散機械学習パラダイムである。
FLの性能劣化の原因を数学的に検証し,様々なデータセット上でのFLの性能について検討する。
そこで我々はDubheという名のプラグイン可能なシステムレベルのクライアント選択手法を提案し,HEの助けを借りてクライアントを積極的にトレーニングに参加させ,プライバシを保護できるようにする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.975086164684882
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Federated learning (FL) is a distributed machine learning paradigm that
allows clients to collaboratively train a model over their own local data. FL
promises the privacy of clients and its security can be strengthened by
cryptographic methods such as additively homomorphic encryption (HE). However,
the efficiency of FL could seriously suffer from the statistical heterogeneity
in both the data distribution discrepancy among clients and the global
distribution skewness. We mathematically demonstrate the cause of performance
degradation in FL and examine the performance of FL over various datasets. To
tackle the statistical heterogeneity problem, we propose a pluggable
system-level client selection method named Dubhe, which allows clients to
proactively participate in training, meanwhile preserving their privacy with
the assistance of HE. Experimental results show that Dubhe is comparable with
the optimal greedy method on the classification accuracy, with negligible
encryption and communication overhead.
- Abstract(参考訳): Federated Learning(FL)は、クライアントが自身のローカルデータ上でモデルを協調的にトレーニングできる分散機械学習パラダイムである。
FLはクライアントのプライバシーを約束し、そのセキュリティは加法的に同型暗号化(HE)のような暗号手法によって強化することができる。
しかし、FLの効率は、クライアント間のデータ分散の相違とグローバル分布の歪の両方において、統計的に不均一性に悩まされる可能性がある。
FLの性能劣化の原因を数学的に検証し,様々なデータセット上でのFLの性能について検討する。
統計的不均一性問題に対処するために,クライアントがHEの助けを借りてプライバシを保ちながら,積極的にトレーニングに参加することのできるDubheというシステムレベルのクライアント選択手法を提案する。
実験の結果,dubhe は分類精度の最適 greedy 法と同等であり,暗号化や通信のオーバーヘッドは無視できることがわかった。
関連論文リスト
- FLASH: Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities [54.80435317208111]
FLASH (Federated Learning Across Simultaneous Heterogeneities) は軽量かつ柔軟なクライアント選択アルゴリズムである。
ヘテロジニティの幅広い情報源の下で、最先端のFLフレームワークよりも優れています。
最先端のベースラインよりも大幅に、一貫性のある改善を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T20:04:39Z) - Contrastive encoder pre-training-based clustered federated learning for
heterogeneous data [17.580390632874046]
フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントがデータのプライバシを保持しながら、グローバルモデルを協調的にトレーニングすることを可能にする。
本稿では,モデル収束とFLシステム全体の性能を改善するために,CP-CFL(Contrative Pre-training-based Clustered Federated Learning)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-28T05:44:26Z) - Towards Instance-adaptive Inference for Federated Learning [80.38701896056828]
Federated Learning(FL)は、複数のクライアントがローカルトレーニングを集約することで、強力なグローバルモデルを学ぶことができる分散学習パラダイムである。
本稿では,FedInsという新しいFLアルゴリズムを提案する。
我々のFedInsは、Tiny-ImageNet上での通信コストが15%未満で、トップパフォーマンスの手法に対して6.64%の改善など、最先端のFLアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-11T09:58:47Z) - PS-FedGAN: An Efficient Federated Learning Framework Based on Partially
Shared Generative Adversarial Networks For Data Privacy [56.347786940414935]
分散計算のための効果的な学習パラダイムとして、フェデレートラーニング(FL)が登場した。
本研究は,部分的なGANモデル共有のみを必要とする新しいFLフレームワークを提案する。
PS-FedGANと名付けられたこの新しいフレームワークは、異種データ分散に対処するためのGANリリースおよびトレーニングメカニズムを強化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T05:39:40Z) - Personalized Federated Learning under Mixture of Distributions [98.25444470990107]
本稿では,ガウス混合モデル(GMM)を用いたPFL(Personalized Federated Learning)を提案する。
FedGMMはオーバーヘッドを最小限に抑え、新しいクライアントに適応する付加的なアドバンテージを持ち、不確実な定量化を可能にします。
PFL分類と新しいサンプル検出の両方において, 合成データセットとベンチマークデータセットの実証評価により, 提案手法の優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-01T20:04:46Z) - Balancing Privacy Protection and Interpretability in Federated Learning [8.759803233734624]
フェデレートラーニング(FL)は、ローカルクライアントから中央サーバにモデルパラメータを共有することで、グローバルモデルを分散的にトレーニングすることを目的としている。
近年の研究では、FLは情報漏洩に悩まされており、敵はローカルクライアントから共有パラメータを解析してトレーニングデータを回復しようとする。
本稿では,FLにおけるクライアントモデルの勾配に雑音を選択的に追加する,単純かつ効果的な適応型微分プライバシー(ADP)機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T02:58:22Z) - Federated Learning in Non-IID Settings Aided by Differentially Private
Synthetic Data [20.757477553095637]
Federated Learning(FL)は、クライアントが機械学習モデルを協調的にトレーニングすることを可能にする、プライバシプロモーティングフレームワークである。
連合学習における大きな課題は、局所データが不均一であるときに生じる。
我々は、クライアントが変動自動エンコーダをデプロイして、遅延データ表現の微分プライベートな手段を用いて、ローカルデータセットを合成するFLアルゴリズムであるFedDPMSを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-01T18:00:48Z) - Acceleration of Federated Learning with Alleviated Forgetting in Local
Training [61.231021417674235]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保護しながら機械学習モデルの分散最適化を可能にする。
我々は,FedRegを提案する。FedRegは,局所的な訓練段階において,知識を忘れることなくFLを加速するアルゴリズムである。
我々の実験は、FedRegはFLの収束率を著しく改善するだけでなく、特にニューラルネットワークアーキテクチャが深い場合にも改善することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-05T02:31:32Z) - Stochastic Coded Federated Learning with Convergence and Privacy
Guarantees [8.2189389638822]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを保存する分散機械学習フレームワークとして多くの注目を集めている。
本稿では、トラグラー問題を緩和するために、SCFL(Coded Federated Learning)というコード付きフェデレーション学習フレームワークを提案する。
我々は、相互情報差分プライバシー(MI-DP)によるプライバシー保証を特徴付け、連合学習における収束性能を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-25T04:43:29Z) - Local Learning Matters: Rethinking Data Heterogeneity in Federated
Learning [61.488646649045215]
フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのネットワーク(エッジデバイス)でプライバシ保護、分散ラーニングを行うための有望な戦略である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-28T19:03:39Z) - FedPrune: Towards Inclusive Federated Learning [1.308951527147782]
フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、分散データの共有モデルをプライバシ保護形式でトレーニングする分散学習技術である。
我々は,この課題に対処するシステムであるFedPruneを提案する。
Central Limit Theoremからの洞察を利用することで、FedPruneは非IIDデータよりも堅牢なパフォーマンスを実現する新しい集約テクニックを取り入れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-27T06:33:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。