論文の概要: DReS-FL: Dropout-Resilient Secure Federated Learning for Non-IID Clients via Secret Data Sharing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02680v1
• Date: Thu, 6 Oct 2022 05:04:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 17:46:12.445488
• Title: DReS-FL: Dropout-Resilient Secure Federated Learning for Non-IID Clients via Secret Data Sharing
• Title（参考訳）: DReS-FL:シークレットデータ共有による非IIDクライアントのためのドロップアウト耐性セキュアフェデレーション学習
• Authors: Jiawei Shao, Yuchang Sun, Songze Li, Jun Zhang
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのプライベートデータを集中的に収集することなく、機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 本稿では,ラグランジュコンピューティングに基づくDropout-Resilient Secure Federated Learningフレームワークを提案する。 DReS-FLはクライアントのドロップアウトに対して耐性があり、ローカルデータセットのプライバシ保護を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.573516684862637
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) strives to enable collaborative training of machine learning models without centrally collecting clients' private data. Different from centralized training, the local datasets across clients in FL are non-independent and identically distributed (non-IID). In addition, the data-owning clients may drop out of the training process arbitrarily. These characteristics will significantly degrade the training performance. This paper proposes a Dropout-Resilient Secure Federated Learning (DReS-FL) framework based on Lagrange coded computing (LCC) to tackle both the non-IID and dropout problems. The key idea is to utilize Lagrange coding to secretly share the private datasets among clients so that each client receives an encoded version of the global dataset, and the local gradient computation over this dataset is unbiased. To correctly decode the gradient at the server, the gradient function has to be a polynomial in a finite field, and thus we construct polynomial integer neural networks (PINNs) to enable our framework. Theoretical analysis shows that DReS-FL is resilient to client dropouts and provides privacy protection for the local datasets. Furthermore, we experimentally demonstrate that DReS-FL consistently leads to significant performance gains over baseline methods.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのプライベートデータを集中的に収集することなく、機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 集中トレーニングとは異なり、flのクライアント間のローカルデータセットは非独立で、同じ分散(非iid)である。 また、データ提供クライアントは、任意にトレーニングプロセスから外れる可能性がある。 これらの特性はトレーニング性能を著しく低下させる。 本稿では,Lagrange Coded Computing (LCC) に基づくDropout-Resilient Secure Federated Learning (DReS-FL) フレームワークを提案する。 重要なアイデアは、ラグランジュ符号化を利用してクライアント間でプライベートデータセットを秘密に共有することで、各クライアントがグローバルデータセットのエンコードバージョンを受け取り、このデータセット上の局所勾配計算は偏りがない、というものだ。 サーバの勾配を正確に復号するためには、勾配関数は有限フィールドの多項式でなければならないので、我々のフレームワークを実現するために多項式整数ニューラルネットワーク(PINN)を構築する。 理論的解析によると、DReS-FLはクライアントのドロップアウトに耐性があり、ローカルデータセットのプライバシ保護を提供する。 さらに,DReS-FLがベースライン法よりも高い性能向上をもたらすことを実験的に実証した。

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