去中心化联邦学习思想

去中心化联邦学习是一种保护用户隐私的分散式机器学习方法。与集中式联邦学习相比&＃xff0c;去中心化联邦学习更加注重保护用户数据隐私&＃xff0c;同时也更具有扩展性和健壮性。

在去中心化联邦学习中&＃xff0c;每个设备都使用本地数据进行模型训练&＃xff0c;并将模型更新发送给周围的邻居设备。这些邻居设备可以接受更新并根据其自身的本地数据进行模型训练。该过程反复执行多次&＃xff0c;直到所有设备的模型达到收敛状态。

相较于其他的联邦学习方式&＃xff0c;去中心化联邦学习不需要集中式服务器来协调设备之间的通信&＃xff0c;因此极大地减少了通信开销和单点故障风险。

算法公式
假设有$n$个设备D1,D2,...,DnD_1, D_2, ..., D_nD1​,D2​,...,Dn​共同参与联邦学习任务。我们的目标是学习一个全局模型$\theta$&＃xff0c;使得每个设备$i$都能够使用本地数据进行模型推理。

在去中心化联邦学习中&＃xff0c;首先每个设备都初始化一个本地模型θi\theta_iθi​。每一轮迭代由以下步骤组成&＃xff1a;

选择一个随机子集St⊆1,2,...,nS_t \subseteq {1,2,...,n}St​⊆1,2,...,n作为通信的设备组。
每个设备i∈Sti \in S_ti∈St​使用本地数据计算梯度∇θiJ(θi)\nabla_{\theta_i} J(\theta_i)∇θi​​J(θi​)&＃xff0c;其中J(θi)J(\theta_i)J(θi​)是本地模型θi\theta_iθi​的损失函数。
对于每个设备i∈Sti \in S_ti∈St​&＃xff0c;将梯度∇θiJ(θi)\nabla_{\theta_i} J(\theta_i)∇θi​​J(θi​)发送给所有邻居设备j∈Nij \in N_ij∈Ni​&＃xff0c;其中NiN_iNi​表示设备$i$的邻居设备集合。
对于每个设备$i$&＃xff0c;更新本地模型θi\theta_iθi​&＃xff0c;得到新模型θit&＃43;1&＃61;θit−η⋅1∣St∣∑j∈St∇θjJ(θj)\theta_i^{t&＃43;1} &＃61; \theta_i^t - \eta \cdot \frac{1}{|S_t|}\sum_{j \in S_t} \nabla_{\theta_j} J(\theta_j)θit&＃43;1​&＃61;θit​−η⋅∣St​∣1​∑j∈St​​∇θj​​J(θj​)&＃xff0c;其中$\eta$是学习率。
直到所有设备的模型θ1t&＃43;1,θ2t&＃43;1,...,θnt&＃43;1{\theta_1^{t&＃43;1},\theta_2^{t&＃43;1},...,\theta_n^{t&＃43;1}}θ1t&＃43;1​,θ2t&＃43;1​,...,θnt&＃43;1​均更新完毕&＃xff0c;进入下一轮迭代。
在去中心化联邦学习中&＃xff0c;每个设备只与其邻居设备通信&＃xff0c;因此通信开销较小。此外&＃xff0c;通过在每轮迭代中随机选择设备组进行通信&＃xff0c;可以增加学习过程的随机性和稳定性。但是&＃xff0c;由于每个设备的模型更新仅基于其邻居设备的信息&＃xff0c;因此可能存在模型发散或不能收敛的问题。

去中心化联邦学习算法的主要优点是对用户隐私具有更好的保护&＃xff0c;而且通常比集中式的联邦学习更具有可扩展性和健壮性。

这里提供一些关于去中心化联邦学习的参考资料&＃xff1a;

《Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data》

《Federated Learning: Strategies for Improving Communication Efficiency》

《Towards Federated Learning at Scale: System Design》

《Decentralized Federated Learning: A Segmented Gossip Approach》

《A Comprehensive Survey on Federated Learning》

《Federated Learning with Non-IID Data》

以上论文均对去中心化联邦学习进行了较为详细的研究和介绍&＃xff0c;可以作为进一步了解该领域的参考。