論文の概要: Straggler-Resilient Differentially-Private Decentralized Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03080v3
• Date: Fri, 28 Jun 2024 10:52:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-01 22:29:40.811354
• Title: Straggler-Resilient Differentially-Private Decentralized Learning
• Title（参考訳）: ストラグラー-弾力性差分型分散型学習
• Authors: Yauhen Yakimenka, Chung-Wei Weng, Hsuan-Yin Lin, Eirik Rosnes, Jörg Kliewer,
• Abstract要約: ユーザデータのプライバシを保ちながら、論理リング上の分散学習におけるストラグラー問題を考える。 スキップスキームとベースラインスキームの両方に対して,収束速度とDPレベルの解析結果を導出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.399703712241546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the straggler problem in decentralized learning over a logical ring while preserving user data privacy. Especially, we extend the recently proposed framework of differential privacy (DP) amplification by decentralization by Cyffers and Bellet to include overall training latency--comprising both computation and communication latency. Analytical results on both the convergence speed and the DP level are derived for both a skipping scheme (which ignores the stragglers after a timeout) and a baseline scheme that waits for each node to finish before the training continues. A trade-off between overall training latency, accuracy, and privacy, parameterized by the timeout of the skipping scheme, is identified and empirically validated for logistic regression on a real-world dataset and for image classification using the MNIST and CIFAR-10 datasets.
• Abstract（参考訳）: ユーザデータのプライバシを保ちながら、論理リング上の分散学習におけるストラグラー問題を考える。 特に,Cyffers と Bellet による分散化により,最近提案された差分プライバシー(DP)増幅フレームワークを拡張して,計算処理と通信遅延の両面でのトレーニング遅延を包含する。 収束速度とDPレベルの両方の分析結果は、スキップスキーム(タイムアウト後にストラグラーを無視する)と、トレーニングが続く前に各ノードが終了するのを待つベースラインスキームの両方に対して導出される。 スキップスキームのタイムアウトによってパラメータ化され,実世界のデータセット上でのロジスティック回帰と,MNISTデータセットとCIFAR-10データセットを用いた画像分類において,全体のトレーニングレイテンシ,精度,プライバシのトレードオフを識別し,実証的に検証する。

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