Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский
Federated edge learning (FEEL) is een krachtige benadering voor gedistribueerde machine learning, waarbij lokale apparaten in een netwerk samenwerken om een globaal model te trainen, zonder dat gevoelige gegevens het apparaat verlaten. Dit biedt voordelen op het gebied van privacy en gegevensbeveiliging. Het is echter niet zonder uitdagingen, vooral wat betreft de communicatieoverhead en de behoefte aan efficiënte optimalisatiemethoden. In dit hoofdstuk wordt de toepassing van tweede-orde optimalisatie-algoritmes in FEEL onderzocht, met een specifieke focus op hun vermogen om het aantal communicatiecycli te minimaliseren en de convergentiesnelheid te verbeteren.
De meeste bestaande benaderingen voor federated learning zijn gebaseerd op eerste-orde algoritmen, zoals de FedAvg-methode. Deze methode voert meerdere lokale updates uit om het trainingsproces te versnellen, maar heeft als nadeel dat het aantal communicatiebeurten dat nodig is om de gewenste nauwkeurigheid te bereiken relatief groot blijft. Dit is vooral problematisch in scenario’s waar de communicatiecapaciteit beperkt is, zoals draadloze netwerken. De implementatie van tweede-orde optimalisatie-algoritmes kan een oplossing bieden door de convergentie aanzienlijk te versnellen.
Tweede-orde methoden, zoals de Newton-methode, kunnen de convergentie aanzienlijk verbeteren door sneller naar een optimale oplossing toe te werken. De kern van deze methoden ligt in het gebruik van zowel de gradiënt als de Hessiaan (de tweede-afgeleiden van de verliesfunctie). In een gedistribueerde omgeving zoals FEEL is het echter problematisch om de Hessiaan te berekenen, aangezien dit een aanzienlijke communicatielast met zich meebrengt. De noodzaak om Hessiaanse informatie uit verschillende apparaten te verzamelen creëert extra overhead, wat de voordelen van de tweede-orde methoden kan verminderen.
Om dit probleem te omzeilen, zijn er verschillende strategieën ontwikkeld, zoals DANE, DISCO, GIANT en DINGO, die Hessiaan-informatie benaderen om communicatiekosten te minimaliseren. Deze benaderingen reduceren het aantal communicatiecycli door de behoefte aan het verzenden van grote Hessiaan-matrices te vermijden, wat de communicatie-efficiëntie verhoogt. Desondanks blijven minstens twee communicatiebeurten per iteratie vereist: een voor de verzameling van lokale gradiënten en een voor de berekening van de tweede-orde afgeleiden. Een recente ontwikkeling in dit veld is de COMRADE-methode, die het aantal benodigde communicatiebeurten per iteratie terugbrengt tot één door gebruik te maken van de aggregatie van lokale Newton-stappen. Dit heeft de potentie om de communicatiekosten verder te verlagen, terwijl de snelle convergentie van tweede-orde methoden behouden blijft.
In de context van FEEL wordt de efficiëntie van tweede-orde optimalisatie verder verbeterd door een zorgvuldige selectie van apparaten voor deelname aan de iteratie en een slim gebruik van het AirComp-systeem om de aggregatie van modelparameters te vergemakkelijken. Door de lokale modelupdates van geselecteerde apparaten te aggregaten, kan de server het globale model verbeteren met minder communicatiecycli. Het resultaat is een aanzienlijk verbeterde prestaties in omgevingen met beperkte netwerkcapaciteit en ruis op de draadloze kanalen.
Hoewel de toepassing van tweede-orde algoritmen in FEEL veelbelovend is, blijft het belangrijk om de beperkingen van draadloze netwerken in overweging te nemen. De ruis en vertraging in draadloze kanalen kunnen de prestaties van de optimalisatiemethoden beïnvloeden, zelfs als de communicatiekosten worden verlaagd. Daarom is het van cruciaal belang om rekening te houden met de aard van het draadloze netwerk, de kwaliteit van de verbinding en de mogelijke interferentie van andere apparaten om de efficiëntie van FEEL verder te verbeteren.
Samenvattend biedt de integratie van tweede-orde optimalisatie-algoritmes in federated edge learning aanzienlijke voordelen voor de verbetering van de convergentiesnelheid en de efficiëntie van communicatie. Door gebruik te maken van technieken zoals lokale Newton-stappenaggregatie en het minimaliseren van de communicatiecycli, kunnen FEEL-systemen sneller en met minder netwerkbelasting worden getraind. Het blijft echter essentieel om de uitdagingen van draadloze netwerken te begrijpen, zoals ruis en beperkte middelen, en om de ontwerpstrategieën dienovereenkomstig aan te passen.
Hoe de GNN-gebaseerde Leerstrategie de Optimalisatie van RIS-Assisteerde Federated Edge Learning Verbeteren kan
De optimalisatie van RIS (Reconfigurable Intelligent Surface)-assisted Federated Edge Learning vereist een geavanceerde benadering om zowel de signaaluitlijning als de ruisverwijdering efficiënt te minimaliseren. De traditionele optimalisatiemethoden, gebaseerd op berekeningen van de zogenaamde RIS-elementen, kunnen door hun exponentiële groei in complexiteit als onpraktisch worden beschouwd. Deze complexiteit neemt toe naarmate het aantal RIS-elementen groeit, waardoor deze aanpak minder schaalbaar wordt voor grotere systemen. In reactie hierop is een innovatieve oplossing ontwikkeld in de vorm van een graf-gebaseerde leerstrategie, die gebruikmaakt van een Graph Neural Network (GNN).
Het GNN-gebaseerde leeralgoritme is ontworpen om de optimale parameters voor de transmissiekracht en de faseverschuivingen van RIS in een federated edge learning-systeem af te leiden. Dit wordt bereikt door de channel coëfficiënten rechtstreeks te koppelen aan de optimale instellingen van de betrokken apparaatparameters, wat leidt tot snellere en nauwkeurigere resultaten dan de traditionele optimalisatiemethoden. De mapping functie, aangeduid met κ(·), speelt hierbij een cruciale rol. Deze functie vertaalt de channel coëfficiënten, zoals {hdi (t)} en {g(t)diag(hr i (t))}, naar de vereiste parameters zoals transmissiekracht {p(t)}, denoising factor {η(t)} en de RIS faseverschuiving {v(t)}. Het doel is dan om de optimale mappingfunctie κ(·) te leren die deze vertaling mogelijk maakt.
Een belangrijk kenmerk van het GNN-gebaseerde leeralgoritme is het vermogen om de complexiteit van de systeemparameters dynamisch aan te passen via een laagdrempelige en data-gedreven benadering. Door gebruik te maken van deep neural networks (DNN), die inherent in staat zijn om universele benaderingen te leren, kan het algoritme de mappingfunctie efficiënt parameteriseren. In de kern vereist het probleem P0 een gezamenlijke optimalisatie van de transmissiekracht, denoising factor, en RIS faseverschuivingen, en het GNN biedt een krachtige oplossing door de parameters op te halen via een gecombineerde netwerkarchitectuur die gebaseerd is op grafstructuren.
Het GNN bestaat uit verschillende lagen die samen de initiële coëfficiënten omzetten naar representatievectoren voor elke node in het netwerk. Elke node vertegenwoordigt een apparaat of entiteit in het systeem, en deze representatievectoren bevatten alle noodzakelijke informatie om de optimale instellingen voor transmissie en RIS-faseverschuivingen te berekenen. De netwerkarchitectuur omvat onder andere een initiële laag die de channel coëfficiënten omzet in de eerste representaties, gevolgd door meerdere grafische mappinglagen die de informatie over de knooppunten combineren en aggregeren. Deze operaties vinden plaats op basis van een geavanceerde encoder-decoder structuur, die de gegevens efficiënt verwerkt om de optimale instellingen voor het systeem te verkrijgen.
In de initieel ontworpen laag worden de channel coëfficiënten omgezet naar representaties die verder geoptimaliseerd worden in de grafische mappinglagen. Elke representatie is op zichzelf al een samengestelde samenvatting van de relevante informatie voor dat knooppunt, en wordt bijgewerkt op basis van een voorgedefinieerde combinatie- en aggregatiefunctie. Deze functies combineren gegevens van andere knooppunten en verbeteren de representatie op basis van het netwerkontwerp. Dit resulteert in een verbeterde coördinatie tussen de verschillende knooppunten, wat de algehele prestaties van het systeem optimaliseert.
Na het uitvoeren van meerdere grafische mappinglagen, wordt de laatste laag van het netwerk gebruikt om de uiteindelijke parameters te berekenen voor de AirComp transceiver en de RIS faseverschuivingen. De getrainde parameters worden vervolgens teruggestuurd naar de edge-apparaten en de RIS-controller voor gebruik in de modelaggregatie.
De efficiëntie van het GNN-gebaseerde algoritme wordt voornamelijk bepaald door het aantal knooppunten (K + 2) en de complexiteit van de aggregatie- en combinatieprocessen die worden uitgevoerd in de grafische mappinglagen. Aangezien deze lagen in staat zijn om belangrijke afhankelijkheden tussen de knooppunten te leren en te benutten, kan het systeem zich flexibel aanpassen aan verschillende netwerkomstandigheden, wat de prestaties verder verbetert.
Het is belangrijk te begrijpen dat het gebruik van GNN voor RIS-geoptimaliseerde federated edge learning niet alleen leidt tot een efficiëntere berekening van systeemparameters, maar ook bijdraagt aan de schaalbaarheid en robuustheid van het systeem. Dit is van groot belang, aangezien de exponentiële groei in het aantal RIS-elementen en de complexiteit van het netwerk anders tot aanzienlijke vertragingen en prestatieverminderingen zou kunnen leiden.
In dit kader moeten we de kracht van graf-gebaseerde benaderingen verder benutten door de netwerkarchitecturen en de trainingstrategieën zorgvuldig af te stemmen op de specifieke vereisten van het systeem. Dit kan inhouden dat we het aantal lagen, de structuur van de aggregatiefuncties en de representatievectoren verder optimaliseren, zodat we een balans bereiken tussen rekenkracht en nauwkeurigheid in de uiteindelijke oplossing.
Hoe kan Federated Edge Learning (FEEL) privacy waarborgen zonder verlies van nauwkeurigheid?
In recente jaren heeft het gebruik van Federated Edge Learning (FEEL) zich snel verspreid als een efficiënte methode voor het trainen van machine learning-modellen over gedistribueerde netwerken. Deze techniek maakt het mogelijk om machine learning-modellen te trainen zonder dat lokale gegevens van eindapparaten moeten worden geüpload naar een centrale server. Ondanks de voordelen, brengt FEEL aanzienlijke privacy-uitdagingen met zich mee, vooral bij het delen van modelupdates, zoals lokale gradiënten. Zelfs als de ruwe gegevens zelf niet gedeeld worden, kunnen de modelupdates toch vertrouwelijke informatie onthullen, wat de privacy van de gebruikers in gevaar kan brengen.
Een veelbelovende oplossing voor dit probleem is het gebruik van differentieel privé modelaggregatie in combinatie met technieken zoals AirComp en Reflective Intelligent Surfaces (RIS). Deze technieken helpen bij het waarborgen van privacy zonder significant verlies van modelnauwkeurigheid. Onderzoek heeft aangetoond dat het injecteren van willekeurige verstoringen, volgens distributies zoals Gaussiaans, Laplaciaans of Binomiaans, kan helpen om de privacy van modelupdates te beschermen. Dit gebeurt zonder dat dit ten koste gaat van de algehele leerprestatie, mits het juiste compromis wordt gevonden tussen nauwkeurigheid en privacy.
Bijvoorbeeld, AirComp, een alternatieve FEEL-aanpak, maakt gebruik van ruis in draadloze kanalen om de privacy van gebruikers te beschermen. Onderzoekers hebben verder aangetoond dat AirComp de anonimiteit van individuele updates waarborgt, waardoor de privacy wordt beschermd zonder dat er kunstmatige ruis toegevoegd hoeft te worden. In sommige gevallen worden verstoringen bewust toegevoegd aan de updates van een subset van edge-apparaten, wat ten goede komt aan het gehele systeem, maar ook hier geldt dat een evenwicht tussen privacy en leerprestaties noodzakelijk is. Dit wordt versterkt door het gebruik van RIS, die de signaal-ruisverhouding (SNR) verhoogt en tegelijkertijd de privacybehoeften van de gebruiker beschermt.
Het proces van modelaggregatie en privacybescherming is complex en vereist een diepgaande analyse van de onderliggende communicatie- en systeemmodellen. In een typische FEEL-opstelling bestaat een systeem uit een enkele edge-server en meerdere edge-apparaten, elk met een lokaal dataset. Deze apparaten delen updates over meerdere communicatieblokken, waarbij gebruik wordt gemaakt van een RIS om de kwaliteit van de kanaalverbindingen te verbeteren. Het proces begint met de verspreiding van het laatste globale model naar de edge-apparaten, gevolgd door lokale updates die door elk apparaat worden uitgevoerd. Na deze lokale updates worden de gradiënten geüpload naar de edge-server, die het globale model bijwerkt.
De privacybescherming in dit proces is niet triviaal. Het gebruik van RIS helpt niet alleen bij het verbeteren van de kanaalsituatie, maar versterkt ook het privacymechanisme door de transmissie van modelupdates te optimaliseren. RIS kan worden ingezet om het signaal van het edge-apparaat naar de server te versterken, waardoor de noodzaak voor extra ruis wordt verminderd. De combinatie van RIS met AirComp biedt een krachtige benadering voor het optimaliseren van zowel privacy als leerprestaties.
Een ander belangrijk aspect is het evenwicht tussen het verbeteren van de privacy en het minimaliseren van het verlies van nauwkeurigheid in het model. Privacy wordt vaak gewaarborgd door het inbrengen van verstoringen, maar dit kan de leerprestaties beïnvloeden doordat het signaal-ruisverhouding (SNR) afneemt. Het is essentieel dat de federated learning-aanpak zo wordt geoptimaliseerd dat de privacy niet ten koste gaat van de nauwkeurigheid van het uiteindelijke model.
Er zijn verschillende benaderingen voor het verbeteren van de privacy zonder de prestaties van het model drastisch te verminderen. Bijvoorbeeld, het gebruik van gedistribueerde federated learning-systemen waarbij de modelupdates over meerdere blokken van communicatie worden verspreid, kan de impact van ruis minimaliseren. Ook kan de integratie van technieken zoals differentiële privacy (DP) de systematische privacygaranties versterken door de modelupdates zodanig te verstoren dat ze geen persoonlijke gegevens blootleggen. Het gebruik van DP bij het federated learning-proces zorgt ervoor dat elke modelupdate wiskundig gegarandeerd geen gevoelige informatie onthult, wat essentieel is voor het waarborgen van de privacy van gebruikers.
In de context van RIS-enabled FEEL-systemen wordt er een geavanceerd transmissieschema gepresenteerd, waarbij de modelupdates over meerdere communicatieblokken worden verdeeld, en de impact van ruis en interferentie effectief wordt verminderd. Het resultaat is een versterking van zowel de privacy van de gebruiker als de nauwkeurigheid van het model, met gebruikmaking van de voordelen van geavanceerde draadloze communicatietechnologieën.
Het is belangrijk te begrijpen dat hoewel technieken zoals RIS en AirComp krachtige hulpmiddelen zijn voor het verbeteren van de privacy en de systeemprestaties, de implementatie ervan complexe uitdagingen met zich meebrengt. Het afstemmen van deze technologieën op de specifieke eisen van een FEEL-systeem, rekening houdend met zowel privacy als nauwkeurigheid, is een essentieel aspect van succesvol gebruik.
Wat zijn de belangrijkste modellen en algoritmen in Federated Edge Learning?
Federated Edge Learning (FEEL) is een innovatieve benadering in gedistribueerd machine learning, waarbij lokale apparaten iteratief modelupdates uitvoeren en deze naar een centrale server sturen voor aggregatie. Dit proces herhaalt zich totdat het model convergeert of een andere stopvoorwaarde wordt bereikt. Dit type model biedt voordelen op het gebied van schaalbaarheid, efficiëntie en gegevensprivacy, wat het bijzonder geschikt maakt voor toepassingen over draadloze netwerken.
FEEL maakt gebruik van geavanceerde communicatienetwerken die de interactie tussen de randapparaten en de centrale server mogelijk maken. Een belangrijk aspect van dit systeem is de toepassing van efficiënte communicatieprotocollen, die helpen om het gebruik van bandbreedte te minimaliseren en de latentie te verlagen. Het resultaat is een systeem waarbij meerdere apparaten lokaal leren zonder hun data daadwerkelijk te delen, wat de privacy aanzienlijk verbetert.
Het trainen van een model in een FEEL-omgeving is gebaseerd op technieken zoals Federated Averaging (FedAvg), waarbij de lokale modelupdates van alle apparaten worden samengevoegd om een wereldmodel te verbeteren. Het centrale systeem distribueert de geüpdatete globale modellen terug naar de randapparaten, waarna dit proces opnieuw wordt gestart totdat het model zijn optimale prestaties bereikt. Dit maakt FEEL een zeer schaalbare en privacy-vriendelijke manier van trainen in gedistribueerde netwerken.
In de context van FEEL worden de gebruikte modellen vaak gebaseerd op de principes van traditionele machine learning (ML), wat betekent dat kennis van de basisconcepten in ML essentieel is om de werking van FEEL goed te begrijpen. In de volgende secties worden de fundamentele modellen en algoritmen besproken die de basis vormen voor de implementatie van FEEL.
Een van de belangrijkste modellen in FEEL is de logistieke regressie. Dit klassieke model wordt vaak gebruikt voor binaire classificatietaken, waarbij het doel is om de kans te schatten dat een invoer behoort tot de “1”-klasse in plaats van de “0”-klasse. Het model is gebaseerd op de sigmoidfunctie, die de invoerwaarde z omzet in een waarschijnlijkheid tussen 0 en 1. De typische formulering van logistieke regressie is dan ook het voorspellen van de kans , waarbij de sigmoidfunctie is. Het optimaliseren van dit model gebeurt door middel van het minimaliseren van een kostenfunctie, die meet hoe goed het model presteert in vergelijking met de werkelijke labels van de trainingsdata.
Het trainen van een model met behulp van logistieke regressie maakt vaak gebruik van de gradient descent-methode. Door iteratief de parameters van het model aan te passen, wordt de kostenfunctie geminimaliseerd, zodat het model betere voorspellingen kan doen. Deze optimalisatie vereist het berekenen van de gradient van de kostenfunctie ten opzichte van de parameters, zodat we de richting kunnen bepalen waarin de parameters moeten worden aangepast om de kosten te verlagen.
Wanneer we echter werken met meer dan twee klassen, zoals in het geval van bijvoorbeeld digitale herkenning, komt de softmax regressie in beeld. Softmax regressie is een uitbreiding van de klassieke logistieke regressie en is ontworpen voor multi-class classificatie. In plaats van te werken met alleen de binaire uitkomst (0 of 1), kan softmax de waarschijnlijkheid voorspellen voor elk van de klassen. De softmaxfunctie normaliseert de uitkomsten zodanig dat de som van alle waarschijnlijkheden gelijk is aan 1, wat zorgt voor een consistente interpretatie van de voorspellingen. De bijbehorende kostenfunctie, die het verschil meet tussen de voorspelde en werkelijke waarschijnlijkheden voor elke klasse, wordt eveneens geoptimaliseerd met behulp van gradient descent.
Het belangrijkste verschil tussen logistieke regressie en softmax regressie is dat softmax geschikt is voor multi-class classificatie, terwijl de klassieke logistieke regressie zich beperkt tot twee klassen. Softmax regressie vereist een aanpassing van de kostenfunctie, zodat alle klassen tegelijkertijd kunnen worden geanalyseerd en geoptimaliseerd.
Bij het gebruik van FEEL-modellen, zoals logistieke en softmax regressie, is het van cruciaal belang om de gegevensprivacy te waarborgen. De gegevens blijven lokaal op de randapparaten en worden alleen de modelupdates naar de centrale server gestuurd, waardoor de gevoelige informatie van gebruikers niet uit de apparaten wordt gehaald. Dit biedt een sterke garantie voor privacy terwijl het toch mogelijk is om effectieve modellen te trainen over gedistribueerde netwerken.
Wat belangrijk is voor de lezer, is dat FEEL niet alleen de basisprincipes van machine learning integreert, maar ook de noodzaak om schaalbaarheid, efficiëntie en privacy in overweging te nemen bij het ontwerp en de uitvoering van AI-modellen. Het biedt een flexibele en schaalbare oplossing die het mogelijk maakt om geavanceerde AI-systemen te trainen, zelfs wanneer de gegevens over honderden of duizenden apparaten verspreid zijn.