論文の概要: On the Decentralization of Blockchain-enabled Asynchronous Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10201v1
• Date: Fri, 20 May 2022 14:20:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-23 20:05:31.142306
• Title: On the Decentralization of Blockchain-enabled Asynchronous Federated Learning
• Title（参考訳）: ブロックチェーン対応非同期フェデレーション学習の分散化について
• Authors: Francesc Wilhelmi, Elia Guerra, Paolo Dini
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は実運用環境における真のリアルタイムアプリケーションを可能にすることが期待されている。 ブロックチェーン(FLchainとも呼ばれる)によるFLの権限付与は、台帳の不整合と情報の年齢(AoI)に関していくつかの意味を持つ。 本稿では,FLチェーン設定の影響について光を当て,AoIと台帳の不整合がFL性能に与える影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3701306798873305
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL), thanks in part to the emergence of the edge computing paradigm, is expected to enable true real-time applications in production environments. However, its original dependence on a central server for orchestration raises several concerns in terms of security, privacy, and scalability. To solve some of these worries, blockchain technology is expected to bring decentralization, robustness, and enhanced trust to FL. The empowerment of FL through blockchain (also referred to as FLchain), however, has some implications in terms of ledger inconsistencies and age of information (AoI), which are naturally inherited from the blockchain's fully decentralized operation. Such issues stem from the fact that, given the temporary ledger versions in the blockchain, FL devices may use different models for training, and that, given the asynchronicity of the FL operation, stale local updates (computed using outdated models) may be generated. In this paper, we shed light on the implications of the FLchain setting and study the effect that both the AoI and ledger inconsistencies have on the FL performance. To that end, we provide a faithful simulation tool that allows capturing the decentralized and asynchronous nature of the FLchain operation.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)は、エッジコンピューティングパラダイムの出現によって、実運用環境での真のリアルタイムアプリケーションの実現が期待されている。 しかしながら、オーケストレーションのための中央サーバへの元々の依存は、セキュリティ、プライバシ、スケーラビリティに関するいくつかの懸念を提起している。 これらの問題を解決するために、ブロックチェーン技術は分散化、堅牢性、flへの信頼の強化をもたらすことが期待されている。 しかし、ブロックチェーン(FLchainとも呼ばれる)によるFLのエンパワーメントは、ブロックチェーンの完全な分散運用から自然に受け継がれる、台帳の不整合と情報年齢(AoI)の観点から、いくつかの意味を持つ。 このような問題は、ブロックチェーンの一時的な台帳バージョンを考えると、flデバイスはトレーニングに異なるモデルを使用する可能性があり、fl操作の非同期性を考慮すると、ローカルアップデート(時代遅れのモデルで計算される)が生成される可能性があることに起因している。 本稿では,FLチェーン設定の影響について光を当て,AoIと台帳の不整合がFL性能に与える影響について検討する。 この目的のために,flchain 操作の分散および非同期性をキャプチャ可能な忠実なシミュレーションツールを提供する。

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