論文の概要: Fedstellar: A Platform for Decentralized Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09750v4
• Date: Mon, 8 Apr 2024 11:38:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 05:17:18.038102
• Title: Fedstellar: A Platform for Decentralized Federated Learning
• Title（参考訳）: Fedstellar: 分散型フェデレーションラーニングのためのプラットフォーム
• Authors: Enrique Tomás Martínez Beltrán, Ángel Luis Perales Gómez, Chao Feng, Pedro Miguel Sánchez Sánchez, Sergio López Bernal, Gérôme Bovet, Manuel Gil Pérez, Gregorio Martínez Pérez, Alberto Huertas Celdrán,
• Abstract要約: 2016年、Googleはフェデレーション(FL)を、フェデレーションの参加者間で機械学習(ML)モデルをトレーニングするための新しいパラダイムとして提案した。 本稿では,Fedstellarについて述べる。Fedstellarは,多種多様なフェデレーションにまたがる分散化・半分散化・集中化方式でFLモデルを学習するためのプラットフォームである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.014744081331672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In 2016, Google proposed Federated Learning (FL) as a novel paradigm to train Machine Learning (ML) models across the participants of a federation while preserving data privacy. Since its birth, Centralized FL (CFL) has been the most used approach, where a central entity aggregates participants' models to create a global one. However, CFL presents limitations such as communication bottlenecks, single point of failure, and reliance on a central server. Decentralized Federated Learning (DFL) addresses these issues by enabling decentralized model aggregation and minimizing dependency on a central entity. Despite these advances, current platforms training DFL models struggle with key issues such as managing heterogeneous federation network topologies. To overcome these challenges, this paper presents Fedstellar, a platform extended from p2pfl library and designed to train FL models in a decentralized, semi-decentralized, and centralized fashion across diverse federations of physical or virtualized devices. The Fedstellar implementation encompasses a web application with an interactive graphical interface, a controller for deploying federations of nodes using physical or virtual devices, and a core deployed on each device which provides the logic needed to train, aggregate, and communicate in the network. The effectiveness of the platform has been demonstrated in two scenarios: a physical deployment involving single-board devices such as Raspberry Pis for detecting cyberattacks, and a virtualized deployment comparing various FL approaches in a controlled environment using MNIST and CIFAR-10 datasets. In both scenarios, Fedstellar demonstrated consistent performance and adaptability, achieving F1 scores of 91%, 98%, and 91.2% using DFL for detecting cyberattacks and classifying MNIST and CIFAR-10, respectively, reducing training time by 32% compared to centralized approaches.
• Abstract（参考訳）: 2016年、Googleはフェデレート・ラーニング(FL)を、データプライバシを保持しながらフェデレーションの参加者間で機械学習(ML)モデルをトレーニングするための新しいパラダイムとして提案した。 中央集権FL(CFL)は、その誕生以来、参加者のモデルを集約してグローバルなモデルを作成する最もよく使われるアプローチである。 しかし、CFLは通信ボトルネック、単一障害点、中央サーバへの依存といった制限を提示している。 分散フェデレートラーニング(DFL)は、分散モデルアグリゲーションを可能にし、中央エンティティへの依存性を最小限にすることで、これらの問題に対処する。 これらの進歩にもかかわらず、DFLモデルを訓練する現在のプラットフォームは、ヘテロジニアスフェデレーションネットワークトポロジの管理のような重要な問題に悩まされている。 これらの課題を克服するために,P2pflライブラリから拡張されたプラットフォームであるFedstellarを提案する。 Fedstellarの実装には、インタラクティブなグラフィカルインターフェースを備えたWebアプリケーション、物理または仮想デバイスを使用してノードのフェデレーションをデプロイするコントローラ、ネットワーク内のトレーニング、集約、通信に必要なロジックを提供する各デバイスにデプロイされるコアが含まれている。 プラットフォームの有効性は、サイバー攻撃を検出するRaspberry Piのようなシングルボードデバイスを含む物理的なデプロイメントと、MNISTとCIFAR-10データセットを使用して制御された環境でさまざまなFLアプローチを比較する仮想化デプロイメントの2つのシナリオで実証されている。 両方のシナリオにおいてフェデスタラーは、一貫したパフォーマンスと適応性を示し、サイバー攻撃を検出し、MNISTとCIFAR-10をそれぞれ分類するためにDFLを使用してF1スコア91%、98%、91.2%を達成し、集中的なアプローチと比較してトレーニング時間を32%削減した。

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