論文の概要: FedLAP-DP: Federated Learning by Sharing Differentially Private Loss Approximations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01068v5
• Date: Wed, 23 Oct 2024 20:45:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-25 12:49:30.160023
• Title: FedLAP-DP: Federated Learning by Sharing Differentially Private Loss Approximations
• Title（参考訳）: FedLAP-DP: 個人的損失近似の共有によるフェデレートラーニング
• Authors: Hui-Po Wang, Dingfan Chen, Raouf Kerkouche, Mario Fritz,
• Abstract要約: 我々は,フェデレーション学習のための新しいプライバシ保護手法であるFedLAP-DPを提案する。 公式なプライバシー分析は、FedLAP-DPが典型的な勾配共有方式と同じプライバシーコストを発生させることを示している。 提案手法は, 通常の勾配共有法に比べて高速な収束速度を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.268801169075836
• License:
• Abstract: Conventional gradient-sharing approaches for federated learning (FL), such as FedAvg, rely on aggregation of local models and often face performance degradation under differential privacy (DP) mechanisms or data heterogeneity, which can be attributed to the inconsistency between the local and global objectives. To address this issue, we propose FedLAP-DP, a novel privacy-preserving approach for FL. Our formulation involves clients synthesizing a small set of samples that approximate local loss landscapes by simulating the gradients of real images within a local region. Acting as loss surrogates, these synthetic samples are aggregated on the server side to uncover the global loss landscape and enable global optimization. Building upon these insights, we offer a new perspective to enforce record-level differential privacy in FL. A formal privacy analysis demonstrates that FedLAP-DP incurs the same privacy costs as typical gradient-sharing schemes while achieving an improved trade-off between privacy and utility. Extensive experiments validate the superiority of our approach across various datasets with highly skewed distributions in both DP and non-DP settings. Beyond the promising performance, our approach presents a faster convergence speed compared to typical gradient-sharing methods and opens up the possibility of trading communication costs for better performance by sending a larger set of synthetic images. The source is available at \url{https://github.com/hui-po-wang/FedLAP-DP}.
• Abstract（参考訳）: FedAvgのような従来のFederated Learning(FL)の勾配共有アプローチは、ローカルモデルの集約に依存しており、しばしばローカルとグローバルの目的の矛盾に起因する差分プライバシー(DP)メカニズムやデータ不均一性の下でパフォーマンス劣化に直面している。 この問題に対処するため,FLの新しいプライバシ保護手法であるFedLAP-DPを提案する。 我々の定式化は、局所的な画像の勾配をシミュレートすることで、局所的なロスランドスケープを近似する小さなサンプルセットをクライアントが合成することを含む。 ロスサロゲートとして機能し、これらの合成サンプルはサーバ側で集約され、グローバルなロスランドスケープを明らかにし、グローバルな最適化を可能にする。 これらの知見に基づいて、FLにおける記録レベルの差分プライバシーを強制する新たな視点を提供する。 公式なプライバシー分析は、FedLAP-DPが通常の勾配共有方式と同じプライバシーコストを発生させ、プライバシとユーティリティのトレードオフを改善していることを示している。 DPと非DPの双方で高度に歪んだ分布を持つ各種データセットにおけるアプローチの優位性を検証する。 提案手法は,有望な性能の他に,一般的な勾配共有手法よりも高速な収束速度を示すとともに,より大規模な合成画像の送信により,より優れた性能を実現するための取引通信コストの低減を図っている。 ソースは \url{https://github.com/hui-po-wang/FedLAP-DP} で公開されている。

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