論文の概要: Blockchain-enabled Server-less Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07938v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 07:41:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 23:06:26.836234
• Title: Blockchain-enabled Server-less Federated Learning
• Title（参考訳）: ブロックチェーン対応サーバレスフェデレーション学習
• Authors: Francesc Wilhelmi, Lorenza Giupponi, Paolo Dini
• Abstract要約: 我々は、(BC)技術によって強化された非同期サーバーレスフェデレートラーニングソリューションに焦点を当てる。 主に採用されているFLアプローチとは対照的に、クライアントがローカル更新を送信する際にモデルアグリゲーションを行う非同期手法を提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.065631761462706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivated by the heterogeneous nature of devices participating in large-scale Federated Learning (FL) optimization, we focus on an asynchronous server-less FL solution empowered by Blockchain (BC) technology. In contrast to mostly adopted FL approaches, which assume synchronous operation, we advocate an asynchronous method whereby model aggregation is done as clients submit their local updates. The asynchronous setting fits well with the federated optimization idea in practical large-scale settings with heterogeneous clients. Thus, it potentially leads to higher efficiency in terms of communication overhead and idle periods. To evaluate the learning completion delay of BC-enabled FL, we provide an analytical model based on batch service queue theory. Furthermore, we provide simulation results to assess the performance of both synchronous and asynchronous mechanisms. Important aspects involved in the BC-enabled FL optimization, such as the network size, link capacity, or user requirements, are put together and analyzed. As our results show, the synchronous setting leads to higher prediction accuracy than the asynchronous case. Nevertheless, asynchronous federated optimization provides much lower latency in many cases, thus becoming an appealing FL solution when dealing with large data sets, tough timing constraints (e.g., near-real-time applications), or highly varying training data.
• Abstract（参考訳）: 大規模なフェデレートラーニング(FL)最適化に参加するデバイスの異種性により、Blockchain(BC)技術によって強化された非同期サーバレスFLソリューションに焦点を当てる。 同期処理を前提としたFLアプローチとは対照的に,クライアントがローカル更新を送信する際にモデル集約を行う非同期手法を提案する。 非同期設定は、異種クライアントによる実用的な大規模設定において、フェデレーション最適化のアイデアとよく適合する。 したがって、通信オーバーヘッドやアイドル期間の点で効率が向上する可能性がある。 BC対応FLの学習完了遅延を評価するため,バッチサービスキュー理論に基づく解析モデルを提案する。 さらに,同期機構と非同期機構の両方の性能を評価するシミュレーション結果を提供する。 BC対応FL最適化に関わる重要な側面として、ネットワークサイズ、リンク容量、ユーザ要求などが挙げられ、分析される。 結果が示すように、同期設定は非同期ケースよりも高い予測精度をもたらす。 それにもかかわらず、非同期フェデレーション最適化は多くの場合、レイテンシをはるかに低くするので、大きなデータセット、厳しいタイミング制約(例えば、準リアルタイムアプリケーション)、あるいは非常に多様なトレーニングデータを扱う際に、魅力的なFLソリューションとなる。

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