論文の概要: Communication Efficient and Privacy-Preserving Federated Learning Based on Evolution Strategies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03405v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 21:40:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 18:30:31.358702
• Title: Communication Efficient and Privacy-Preserving Federated Learning Based on Evolution Strategies
• Title（参考訳）: 進化戦略に基づくコミュニケーション効率・プライバシ保護フェデレーション学習
• Authors: Guangchen Lan
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を分散的にトレーニングするための新興パラダイムである。 本研究では,ゼロオーダー学習法である進化戦略(FedES)に基づくフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is an emerging paradigm for training deep neural networks (DNNs) in distributed manners. Current FL approaches all suffer from high communication overhead and information leakage. In this work, we present a federated learning algorithm based on evolution strategies (FedES), a zeroth-order training method. Instead of transmitting model parameters, FedES only communicates loss values, and thus has very low communication overhead. Moreover, a third party is unable to estimate gradients without knowing the pre-shared seed, which protects data privacy. Experimental results demonstrate FedES can achieve the above benefits while keeping convergence performance the same as that with back propagation methods.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、ディープニューラルネットワーク(DNN)を分散的にトレーニングするための新興パラダイムである。 現在のFLアプローチは、すべて高い通信オーバーヘッドと情報漏洩に悩まされている。 本研究では,ゼロオーダー学習法である進化戦略(FedES)に基づくフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。 モデルパラメータを送信する代わりに、FedESは損失値のみを通信し、通信オーバーヘッドが非常に低い。 さらに、サードパーティは、データプライバシを保護する事前共有されたシードを知ることなく、勾配を見積もることができない。 実験の結果,fedesは逆伝播法と同様に収束性能を維持しつつ,上記の利点を享受できることがわかった。

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