論文の概要: The Implications of Decentralization in Blockchained Federated Learning: Evaluating the Impact of Model Staleness and Inconsistencies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07471v2
• Date: Mon, 25 Mar 2024 11:07:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 02:57:27.887412
• Title: The Implications of Decentralization in Blockchained Federated Learning: Evaluating the Impact of Model Staleness and Inconsistencies
• Title（参考訳）: ブロックチェーン・フェデレーション学習における分散化の意義--モデル安定性と不整合の影響を評価する
• Authors: Francesc Wilhelmi, Nima Afraz, Elia Guerra, Paolo Dini,
• Abstract要約: ブロックチェーンのような民主的な環境にフェデレートされた学習のオーケストレーションをアウトソーシングすることの実践的意義について検討する。 シミュレーションを用いて、よく知られたMNISTとCIFAR-10データセットに2つの異なるMLモデルを適用することにより、ブロックチェーンFL動作を評価する。 以上の結果から,モデルの不整合がモデルの精度に及ぼす影響(予測精度の最大35%低下)が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6391879803618115
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Blockchain promises to enhance distributed machine learning (ML) approaches such as federated learning (FL) by providing further decentralization, security, immutability, and trust, which are key properties for enabling collaborative intelligence in next-generation applications. Nonetheless, the intrinsic decentralized operation of peer-to-peer (P2P) blockchain nodes leads to an uncharted setting for FL, whereby the concepts of FL round and global model become meaningless, as devices' synchronization is lost without the figure of a central orchestrating server. In this paper, we study the practical implications of outsourcing the orchestration of FL to a democratic setting such as in a blockchain. In particular, we focus on the effects that model staleness and inconsistencies, endorsed by blockchains' modus operandi, have on the training procedure held by FL devices asynchronously. Using simulation, we evaluate the blockchained FL operation by applying two different ML models (ranging from low to high complexity) on the well-known MNIST and CIFAR-10 datasets, respectively, and focus on the accuracy and timeliness of the solutions. Our results show the high impact of model inconsistencies on the accuracy of the models (up to a ~35% decrease in prediction accuracy), which underscores the importance of properly designing blockchain systems based on the characteristics of the underlying FL application.
• Abstract（参考訳）: Blockchainは、次世代アプリケーションで協調的なインテリジェンスを実現する上で重要な特性である、さらなる分散化、セキュリティ、不変性、信頼を提供することにより、フェデレーションドラーニング(FL)のような分散機械学習(ML)アプローチを強化することを約束する。 それでも、ピアツーピア(P2P)ブロックチェーンノードの本質的な分散運用は、FLの非チャーテッドな設定につながる。 本稿では,FLのオーケストレーションをブロックチェーンなどの民主的環境にアウトソーシングすることの実際的意義について検討する。 特に、ブロックチェーンのModus Operandiが支持する安定性と不整合のモデル化が、FLデバイスが非同期に保持するトレーニング手順に与える影響に焦点を当てる。 シミュレーションを用いて、よく知られたMNISTデータセットとCIFAR-10データセットに2つの異なるMLモデル(低レベルから高レベルまで)を適用することにより、ブロックチェーンFL動作を評価し、ソリューションの正確性とタイムラインに焦点を当てる。 その結果,モデル不整合がモデルの精度に及ぼす影響(予測精度が最大で35%低下する)が明らかとなり,基盤となるFLアプリケーションの特性に基づいて,ブロックチェーンシステムを適切に設計することの重要性が浮き彫りになった。

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