論文の概要: Private Aggregation in Wireless Federated Learning with Heterogeneous Clusters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.14088v1
• Date: Sun, 25 Jun 2023 01:31:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 17:02:59.647131
• Title: Private Aggregation in Wireless Federated Learning with Heterogeneous Clusters
• Title（参考訳）: 不均一クラスタを用いた無線フェデレーション学習におけるプライベートアグリゲーション
• Authors: Maximilian Egger, Christoph Hofmeister, Antonia Wachter-Zeh and Rawad Bitar
• Abstract要約: フェデレーション学習は、複数の参加するクライアントが保有するプライベートなデータにニューラルネットワークを協調的にトレーニングする。 本稿では,クライアントが基地局を介してフェデレーターにのみ接続される無線システムアーキテクチャについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.289979018463406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning collaboratively trains a neural network on privately owned data held by several participating clients. The gradient descent algorithm, a well-known and popular iterative optimization procedure, is run to train the neural network. Every client uses its local data to compute partial gradients and sends it to the federator which aggregates the results. Privacy of the clients' data is a major concern. In fact, observing the partial gradients can be enough to reveal the clients' data. Private aggregation schemes have been investigated to tackle the privacy problem in federated learning where all the users are connected to each other and to the federator. In this paper, we consider a wireless system architecture where clients are only connected to the federator via base stations. We derive fundamental limits on the communication cost when information-theoretic privacy is required, and introduce and analyze a private aggregation scheme tailored for this setting.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、複数の参加するクライアントが保有するプライベートなデータにニューラルネットワークを協調的にトレーニングする。 勾配降下アルゴリズムはよく知られ、よく知られた反復最適化手法であり、ニューラルネットワークを訓練するために実行される。 すべてのクライアントはローカルデータを使用して部分勾配を計算し、結果を集約するフェデレータに送信します。 クライアントのデータのプライバシは大きな懸念事項である。 実際、部分的な勾配の観測は、クライアントのデータを明らかにするのに十分である。 すべてのユーザが相互に接続し,フェデレーターに接続するフェデレーション学習において,プライバシ問題に対処するために,プライベートアグリゲーション方式が検討されている。 本稿では,クライアントが基地局を介してフェデレーターにのみ接続される無線システムアーキテクチャについて考察する。 情報理論のプライバシが必要な場合の通信コストの基本的な制限を導出し、この設定に適したプライベートアグリゲーションスキームを導入・分析する。

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