論文の概要: Does Federated Learning Really Need Backpropagation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12195v1
• Date: Sat, 28 Jan 2023 13:34:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-31 18:28:33.945410
• Title: Does Federated Learning Really Need Backpropagation?
• Title（参考訳）: フェデレーション学習は本当にバックプロパゲーションを必要とするか?
• Authors: Haozhe Feng, Tianyu Pang, Chao Du, Wei Chen, Shuicheng Yan, Min Lin
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントがローカルデータを共有せずにサーバモデルをまとめて訓練する一般的な原則である。 我々は、バックプロパゲーションを複数のフォワードプロセスに置き換えて勾配を推定する、BAFFLEと呼ばれる、バックプロパゲーションフリーなフェデレーション学習を開発する。 BAFFLEは、1)メモリ効率が高く、アップロード帯域幅に適しており、2)推論のみのハードウェア最適化とモデル量子化やプルーニングと互換性があり、3)信頼できる実行環境に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.5697019766408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a general principle for decentralized clients to train a server model collectively without sharing local data. FL is a promising framework with practical applications, but its standard training paradigm requires the clients to backpropagate through the model to compute gradients. Since these clients are typically edge devices and not fully trusted, executing backpropagation on them incurs computational and storage overhead as well as white-box vulnerability. In light of this, we develop backpropagation-free federated learning, dubbed BAFFLE, in which backpropagation is replaced by multiple forward processes to estimate gradients. BAFFLE is 1) memory-efficient and easily fits uploading bandwidth; 2) compatible with inference-only hardware optimization and model quantization or pruning; and 3) well-suited to trusted execution environments, because the clients in BAFFLE only execute forward propagation and return a set of scalars to the server. Empirically we use BAFFLE to train deep models from scratch or to finetune pretrained models, achieving acceptable results. Code is available in https://github.com/FengHZ/BAFFLE.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアントがローカルデータを共有せずにサーバモデルをまとめて訓練する一般的な原則である。 flは実用的なアプリケーションを持つ有望なフレームワークだが、標準的なトレーニングパラダイムでは、クライアントがモデルをバックプロパゲートして勾配を計算する必要がある。 これらのクライアントは一般的にエッジデバイスであり、完全に信頼されていないため、バックプロパゲーションを実行すると、計算やストレージのオーバーヘッドやホワイトボックスの脆弱性が発生する。 これを踏まえ、バックプロパゲーションを複数のフォワードプロセスに置き換えて勾配を推定する、BAFFLEと呼ばれるバックプロパゲーションフリーなフェデレーション学習を開発する。 BAFFLEは 1) メモリ効率が高く,アップロード帯域幅に適合する。 2 推論のみのハードウェア最適化及びモデル量子化又はプルーニングとの互換性 3) baffleのクライアントは前方の伝搬のみを実行し、サーバにスカラーのセットを返すため、信頼できる実行環境に適しています。 実証的には、BAFFLEを使用して、深いモデルをスクラッチからトレーニングしたり、事前訓練されたモデルを微調整して、許容可能な結果を達成する。 コードはhttps://github.com/FengHZ/BAFFLEで入手できる。

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