論文の概要: Robust Federated Learning via Over-The-Air Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.01221v1
• Date: Mon, 1 Nov 2021 19:21:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 00:15:16.482992
• Title: Robust Federated Learning via Over-The-Air Computation
• Title（参考訳）: 空中計算によるロバスト連合学習
• Authors: Houssem Sifaou and Geoffrey Ye Li
• Abstract要約: オーバー・ザ・エア計算によるモデル更新の簡易な平均化により、学習タスクは悪意のあるクライアントのローカルモデル更新のランダムまたは意図した変更に対して脆弱になる。 本稿では,このような攻撃に対して,フェデレート学習のためのオーバー・ザ・エア計算の利点を保ちながら,ロバストな伝達と集約の枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.47690125123958
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper investigates the robustness of over-the-air federated learning to Byzantine attacks. The simple averaging of the model updates via over-the-air computation makes the learning task vulnerable to random or intended modifications of the local model updates of some malicious clients. We propose a robust transmission and aggregation framework to such attacks while preserving the benefits of over-the-air computation for federated learning. For the proposed robust federated learning, the participating clients are randomly divided into groups and a transmission time slot is allocated to each group. The parameter server aggregates the results of the different groups using a robust aggregation technique and conveys the result to the clients for another training round. We also analyze the convergence of the proposed algorithm. Numerical simulations confirm the robustness of the proposed approach to Byzantine attacks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ビザンチン攻撃に対する空中フェデレート学習のロバスト性について検討する。 モデル更新の単純な平均化は、悪意のあるクライアントのローカルモデル更新のランダムあるいは意図的な修正に対して、学習タスクを脆弱にする。 本稿では,このような攻撃に対して,フェデレート学習のためのオーバー・ザ・エア計算の利点を保ちながら,ロバストな伝達と集約の枠組みを提案する。 提案した堅牢な連合学習では、参加するクライアントをランダムにグループに分割し、各グループに送信時間スロットを割り当てる。 パラメータサーバは、ロバスト集約技術を用いて異なるグループの結果を集約し、別のトレーニングラウンドのためにクライアントに結果を送信する。 また,提案アルゴリズムの収束性も解析する。 数値シミュレーションは、ビザンツ攻撃に対する提案されたアプローチの堅牢性を確認する。

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