Hvordan forbedre modellaggregasjonen i federert læring gjennom AirComp og optimaliseringsteknikker

I federert læring, der en global modell forbedres ved hjelp av lokale oppdateringer fra ulike enheter, er effektiv kommunikasjon og aggregasjon av de lokale modellene avgjørende for å oppnå god ytelse. Den såkalte FedAvg-algoritmen er en sentral metode for modellaggregasjon, der den globale modellen oppdateres ved å beregne et vektet gjennomsnitt av de lokale modellene som er oppdatert på de valgte enhetene. Denne prosessen er iterativ, og i hver runde blir de nødvendige trinnene utført for å sikre at den globale modellen kontinuerlig forbedres.

FedAvg-algoritmen begynner med at basestasjonen (BS) velger en delmengde av enheter $S_t \subseteq \{1, \dots, M\}$ i hver runde $t$. Deretter sendes den globale modellen $z[t-1]$ til de valgte enhetene, som hver utfører en lokal oppdatering basert på sitt eget datasett og den globale modellen. Den lokale oppdateringen skjer gjennom en algoritme som for eksempel kan være en stochastisk gradientmetode. Etter at de lokale modellene er oppdatert, blir de aggregert ved å beregne et vektet gjennomsnitt av de lokale modellene, som resulterer i en ny global modell $z[t]$.

En viktig utfordring i federert læring er den kommunikasjonskostnaden som oppstår ved overføringen av de lokale modellene til basestasjonen for aggregasjon. For å redusere denne kostnaden, kan man bruke metoder som AirComp (Over-the-Air Computation), som gjør det mulig å aggregere modellene mer effektivt under overføringen. I AirComp-tilnærmingen sendes signalene fra enhetene samtidig til basestasjonen, hvor de blir kombinert til et aggregert signal gjennom trådløs kommunikasjon. Denne metoden reduserer ikke bare kommunikasjonstiden, men også den nødvendige energien som hver enhet må bruke for å sende sine modeller.

Modellen som sendes fra hver enhet til basestasjonen er preprosessert ved hjelp av en skalar $\phi_i$, som er relatert til størrelsen på datasettet som enheten har. Den samlede signalet som mottas på basestasjonen kan beskrives som en sum av individuelle signaler fra hver enhet, modifisert med vektene som reflekterer hver enhets datasettstørrelse. Dette fører til at den globale modellen kan estimeres ved hjelp av en postprosessering, som utføres på basestasjonen.

Den største utfordringen i denne prosessen er å sikre at aggregasjonen skjer med tilstrekkelig presisjon, noe som krever at feilen i modellaggregasjonen holdes på et lavt nivå. Feilen måles ved hjelp av et mål som kalles Mean Squared Error (MSE), og det er viktig å optimere både antallet enheter som er involvert i aggregasjonen og den nødvendige sendekapasiteten for å oppnå lav MSE. Dette gir en spesiell utfordring, da for mange enheter kan føre til høyere kommunikasjonstider og dermed økt feil, mens for få enheter kan redusere læringseffekten.

For å løse denne utfordringen foreslås det en metodikk som maksimerer antallet enheter som kan velges, samtidig som den nødvendige MSE-kvaliteten for modellaggregasjonen opprettholdes. Dette kan formuleres som et kombinatorisk optimaliseringsproblem, der målet er å maksimere antallet enheter som velges for hver runde, samtidig som man overholder en gitt MSE-grense for aggregasjonen. Denne typen optimalisering kan løses ved å benytte sparse representasjon og lav-rang teknikker, som hjelper med å identifisere den beste kombinasjonen av enheter som kan delta i aggregasjonen uten å overskride MSE-grensene.

I tillegg til de tekniske aspektene ved modellaggregasjon og optimalisering er det viktig for leseren å forstå de underliggende antagelsene som er nødvendige for å sikre konvergens og ytelse i slike systemer. Antagelsene om at den globale tapfunksjonen er underbunden og glatt (L-smooth), samt at gradientene til tapfunksjonen er begrenset, spiller en viktig rolle i å analysere konvergensen av læringsprosessen. Det er også avgjørende å ta hensyn til feilene som oppstår både fra kommunikasjon (ved sending av modeller) og enhetsvalg (hvilke enheter som skal delta i aggregasjonen), da disse feilene kan påvirke læringsprosessen negativt.

Videre er det viktig å merke seg at selv om AirComp kan redusere den nødvendige kommunikasjonen, er det fortsatt kritisk å balansere antall enheter som brukes i aggregasjonen med den nødvendige presisjonen i modellen. For mange enheter kan føre til at feilen i aggregasjonen øker, og for få enheter kan hindre modellen i å lære godt nok. Derfor er optimalisering av både enhetsvalg og kommunikasjonsstrategier avgjørende for å sikre effektiv læring i federerte systemer.

Hvordan effektivisere Federert Læring ved Bruk av Zeroth-Order Algoritmer i Edge Computing

I dagens digitale landskap har federert læring fått økt oppmerksomhet, ettersom den tillater desentralisert modelltrening på enheter som er geografisk fordelt, samtidig som den ivaretar personvern ved å holde dataene lokalt. Imidlertid er det utfordringer knyttet til effektiviteten i kommunikasjonen mellom enheter og servere, spesielt når det gjelder store, distribuerte systemer. En tilnærming som har vist seg lovende er bruken av såkalte zeroth-order algoritmer, som tillater optimalisering uten behov for direkte tilgang til gradienter eller Hessian-matriser, noe som er spesielt viktig i scenarier der modellene er svarte bokser, og informasjon om deres interne strukturer ikke er tilgjengelig.

I en typisk federert læring-arkitektur kan serveren samle inn de kvadrerte normene av de lokale modelloppdateringene $\| \mathbf{t}_i \|^2$ fra hver kant-enhet $i \in M_t$, og deretter sende tilbake maksimalverdien $\mathbf{t}_{max}$ til alle enhetene. Denne tilnærmingen reduserer effektivt datamengden som må overføres mellom enhetene og serveren, spesielt når man sammenligner den med overføringen av høy-dimensjonale modellparametre. En viktig fordel med denne metoden er at kommunikasjonsoverheaden som følger med utvekslingen av disse skalarene er minimal, og dermed ikke utgjør en vesentlig belastning på systemet.

Ved å benytte AirComp, en teknologi som muliggjør effektiv aggregering av informasjon fra flere kilder, kan man ytterligere forbedre ytelsen til federert læring. AirComp tillater samtidig at serveren estimerer og gir tilbakemelding om kanal-koeffisientene til de aktuelle enhetene, noe som gir rom for en mer effektiv kommunikasjon, selv under forhold med støy. Analysen viser at konvergenshastigheten til algoritmen for AirComp-assistert zeroth-order federert læring er sterkt avhengig av mottaksignal-til-støy-forholdet (SNR). Når SNR går mot uendelig, det vil si i et støyfritt tilfelle, blir konvergenshastigheten maksimal. En lavere SNR-verdi resulterer derimot i en langsommere konvergens, som kan påvirke ytelsen til systemet negativt.

Dette åpner opp for interessante muligheter i applikasjoner som federerte black-box angrep, der målet er å generere en felles forstyrrelse som ikke er visuelt merkbar for mennesker, men som kan føre til at klassifikatoren gjør feil. I en simulering av en slik angrepsteknikk, hvor 4992 korrekt klassifiserte bilder av en klasse som representerer «hjort» ble distribuert til flere enheter, ble det observert at zeroth-order algoritmen FedZO effektivt kunne redusere angreps- eller tapet, selv med et relativt lavt antall lokale oppdateringer $H$. Spesielt ble det funnet at konvergenshastigheten økte med antall lokale iterasjoner, og at resultatene ble bedre etter hvert som antallet deltakende enheter økte.

En viktig observasjon er at den konvergensen som ble oppnådd med støyfri aggregasjon kan opprettholdes under støyforhold, og at økningen av SNR akselererte konvergensprosessen. Dette viser at algoritmen er robust, selv i tilfeller hvor kommunikasjonen mellom enhetene er kompromittert av støy. I simuleringen av AirComp-assistert FedZO ble det også bekreftet at algoritmen kunne oppnå god ytelse selv med støy, og at den med høy nok SNR kunne nå nesten samme ytelse som den støyfrie versjonen.

I tillegg til de tekniske aspektene som har blitt analysert, er det viktig å forstå den underliggende mekanismen som styrer konvergensen i slike federerte systemer. Algoritmen FedZO har blitt konstruert for å fungere uten eksplisitt gradientinformasjon, noe som gir den fleksibilitet til å håndtere de utfordringene som ofte oppstår i praktiske implementeringer. Dette er spesielt relevant i situasjoner der dataene er uavhengige og ikke identisk fordelte (non-i.i.d.), noe som er en vanlig utfordring i federert læring.

FedZO-algoritmen kan også sammenlignes med andre metoder, som DZOPA og ZONE-S, hvor det ble påvist at FedZO har en overlegen angrepsnøyaktighet selv med færre lokale oppdateringer. Dette skyldes at FedZO håndterer forstyrrelsene mer effektivt, og dermed unngår det høye tapet som kan oppstå ved bruk av metoder som ZONE-S, som genererer store forstyrrelser som fører til høyere tap.

I tillegg til de rent tekniske analysene, bør leseren også være klar over den praktiske betydningen av disse resultatene. Effektiv federert læring kan ha en rekke applikasjoner, fra helsesektoren, hvor sensitive data kan behandles uten å bli overført til sentrale servere, til cybersikkerhet, hvor federert læring kan brukes til å forsvare mot angrep uten å måtte dele treningsdata. Evnen til å implementere robuste algoritmer som FedZO i slike systemer er derfor ikke bare en teknisk nødvendighet, men også et steg mot å realisere sikrere og mer personvernvennlige løsninger på tvers av ulike sektorer.

Hvordan Blockchain Kan Sikre Tillitsverdig Federert Edge Læring (B-FEEL) i Trådløse Nettverk

Federert Edge Læring (FEEL) er et kraftig rammeverk som muliggjør desentralisert maskinlæring på tvers av enheter, og sørger for at privat data aldri forlater den lokale enheten. Dette gir enorme fordeler for personvern og reduserer behovet for datatransport til en sentral server. Imidlertid er FEEL også utsatt for trusler som modellforgiftning og ondsinnede angrep, og dette har ført til utviklingen av Blockchain-basert Federert Edge Læring (B-FEEL). I B-FEEL brukes blockchain-teknologi for å desentralisere prosessen, noe som øker både sikkerheten og påliteligheten til systemet. Denne tilnærmingen skaper et robust og sikkert miljø for global modellaggregasjon og hindrer manipulasjon fra både enheter og servere.

De tradisjonelle FEEL-arkitekturene, som er basert på en server-klient-modell, lider av flere sårbarheter. Dette inkluderer enkelttjeneste-feil og risiko for modellforgiftning, som kan korruptere den globale modellen. Blockchain-teknologi kan avhjelpe disse problemene ved å innføre desentralisering. I et B-FEEL-system kan flere servere samarbeide om å aggregere den globale modellen ved å bruke konsensusprotokoller som Proof of Work (PoW), Proof of Stake (PoS), Raft eller Practical Byzantine Fault Tolerance (PBFT). Dette systemet gjør det mulig å utføre modellaggregasjon på en måte som er både sikker og gjennomsiktig, samtidig som det øker motstandskraften mot angrep.

I trådløse B-FEEL-systemer blir latens et kritisk aspekt, spesielt i et scenario med svekkede trådløse kanaler. Edge-enheter må sende sine lokale modeller til en hovedserver, som igjen videresender den globale modellen tilbake til enhetene. Denne prosessen innebærer både beregningslatens (lokal trening, global modellaggregasjon og blokkvalidering) og kommunikasjonslatens (uplink- og downlink-overføringer for modelloppdateringer og blockchain-konsensus). Latensen er påvirket av flere faktorer som enhetenes beregningskapasitet, størrelsen på datasett og modeller, samt kommunikasjonsmetoder og båndbredde.

I B-FEEL over trådløse nettverk blir latensen mer kompleks på grunn av de ekstra rundene med kryssvalidering mellom edge-serverne for blockchain-konsensus. Dette betyr at det er avgjørende å forstå hvordan latenskomponentene samspiller og hvordan man kan optimalisere dem for å redusere den totale læringslatensen. I tråd med dette er det viktig å se på hvordan ressurser som båndbredde og strøm kan allokeres strategisk for å minimere latens i systemet, spesielt i et langsiktig perspektiv.

For å sikre effektiv og adaptive ressursallokering i et B-FEEL-system, kan man bruke algoritmer basert på Deep Reinforcement Learning (DRL). Dette gjør det mulig å tilpasse ressursene i sanntid og dermed redusere systemets beregningskompleksitet. Algoritmen bruker Deep Neural Networks (DNN) til å koble nettverksinformasjon direkte til optimale ressursallokeringsbeslutninger, noe som forenkler beslutningsprosessen og reduserer kompleksiteten på lang sikt.

B-FEEL-systemet består av flere edge-servere og enheter som kommuniserer via trådløse kanaler. Hver server har tilstrekkelig databehandlings- og lagringskapasitet for å utføre global modellaggregasjon og validere blockchain-konsensus. Hver enhet har sitt eget lokale datasett og kan utføre lokal trening. Når trening er fullført, laster enhetene opp sine lokale modeller til serveren, som deretter aggregerer disse til en global modell ved hjelp av en smart kontrakt for å sikre både integritet og sporbarhet. Deretter blir den globalt verifiserte modellen delt tilbake til enhetene. Dette systemet med blockchain-baserte konsensusprotokoller gir både sikkerhet og transparens i aggregeringsprosessen.

Ved å bruke PBFT-konsensusprotokollen i stedet for PoW, kan man oppnå høyere effektivitet og lavere energiforbruk. Denne protokollen er spesielt egnet for trådløse B-FEEL-systemer, da den minimerer ressursbruken mens den fortsatt gir en pålitelig konsensusprosess. På den annen side innebærer PBFT-protokollen noen sikkerhetshandelsmuligheter, ettersom den ikke er like motstandsdyktig mot angrep som andre protokoller som PoW. Likevel gir den et optimalt kompromiss mellom effektivitet og sikkerhet, noe som er avgjørende for å opprettholde påliteligheten i et desentralisert B-FEEL-system.

I den trådløse B-FEEL-arkitekturen kan man observere at kommunikasjonen mellom serverne og enhetene finner sted over trådløse kanaler. Hver server fungerer som en valideringsenhet som sikrer at blokker med data blir verifisert før de legges til blockchain. Når konsensus er oppnådd, blir den globale modellen sendt ut til alle enhetene, og dermed sikres integriteten til læringsprosessen, samtidig som risikoen for manipulasjon fra enkelte servere eller enheter minimeres.

Ved å kombinere FEEL med blockchain-teknologi, får vi et system som ikke bare fremmer personvern og sikkerhet, men som også er bedre rustet til å håndtere feil og angrep. Den desentraliserte naturen til B-FEEL gir ikke bare økt pålitelighet, men reduserer også potensiell latens og forbedrer effektiviteten av systemet som helhet. Denne tilnærmingen representerer et steg videre i retning av sikre og skalerbare løsninger for federert læring i trådløse nettverk.

Hvordan TD3 Algoritmen Optimaliserer Ressursallokering i Trådløse Edge-systemer: En Teknisk Analyse

TD3-algoritmen (Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient) er et sofistikert verktøy for optimalisering av ressursallokering i kontinuerlige tilstands- og aksjonsrom, spesielt i trådløse edge-systemer som bruker federert læring. Algoritmens styrke ligger i dens evne til å håndtere høy kompleksitet og dynamiske forhold ved å bruke to kritiker-nettverk, samt en aktør-nettverksarkitektur. I denne konteksten benyttes TD3 for å tildele båndbredde og transmitt-effekt til edge-servere og enheter i et trådløst nettverk, hvor hver handling og tilstand må evalueres kontinuerlig og nøyaktig.

I en typisk TD3-basert ressursallokeringsalgoritme starter prosessen med initialisering av aktør- og kritiker-nettverkene. Aktør-nettverket, representert som πφ, og de to kritiker-nettverkene, Qθ1 og Qθ2, settes til tilfeldige startverdier. Samtidig initialiseres målnettverkene (target networks), som brukes for å stabilisere treningen. Målnettverkene oppdateres med en viss forsinkelse, basert på de nyeste parametrene fra de aktive nettverkene, og fungerer som referanse for å estimere den virkelige Q-verdien.

Den første fasen i algoritmens prosess innebærer å utforske systemet ved å bruke en tilfeldig politikk i en definert tidsperiode, der overganger (tilstand, handling, belønning, neste tilstand) lagres i en buffer. Denne erfaringen brukes senere til å oppdatere nettverkene. Handlingen som velges under utforskningen avhenger av et tilhørende støyledd som blir lagt til aktørens output, som sikrer at utforskningen dekker et bredt spekter av mulige handlinger.

Etter å ha valgt en handling, evalueres belønningen og den neste tilstanden, og oppdateringer skjer basert på de beregnede Q-verdiene. TD3-algoritmen benytter en teknikk som kalles "deterministic policy gradient" for å oppdatere aktør-nettverket. Denne metoden gjør det mulig å maksimere den forventede Q-verdien ved å gjøre gradvise endringer i aktørens policy, slik at systemet lærer å velge optimale handlinger over tid.

Kritiker-nettverket er en annen viktig komponent. Hensikten med kritiker-nettverket er å estimere Q-verdien for et gitt sett med tilstander og handlinger. Dette nettverket bruker en dyp nevralt nettverk (DNN) til å tilnærme den funksjonen som gir en Q-verdi basert på de observerte tilstandene og handlingene. Denne prosessen innebærer en kontinuerlig oppdatering av kritiker-nettverket, der vi benytter en tapsfunksjon basert på gjennomsnittlig kvadratfeil (MSE) mellom estimerte og mål-Q-verdier. For å unngå skjevhet i estimatet som kan føre til en suboptimal politikk, benytter TD3-algoritmen to kritiker-nettverk med forskjellige oppdateringsstrategier. Det endelige Q-estimatet tas som minimumet av de to Q-verdiene, noe som reduserer risikoen for overestimering.

Aktualiseringen av både aktør- og kritiker-nettverkene skjer i en syklus der hvert nettverk får oppdateringer basert på de andre komponentenes tilstand. For aktør-nettverket innebærer dette bruk av den "deterministiske policy gradient" algoritmen, som gjør det mulig å justere nettverkets vekter for å forbedre dens evne til å velge optimale handlinger. Hver oppdatering tar hensyn til belønningen fra de valgte handlingene, og forårsaker en endring i aktørens policy for å maksimere den totale Q-verdien.

En essensiell del av TD3-algoritmens treningsprosess er oppdateringene av målnettverkene. Målnettverkene blir gradvis justert basert på verdiene fra de aktive nettverkene, men oppdateringen skjer forsinket for å sikre stabilitet i læringsprosessen. Denne forsinkelsen i oppdateringer hindrer at algoritmen blir for følsom for kortsiktige variasjoner, og gir dermed bedre stabilitet over tid. Den gradvise oppdateringen av målnettverkene gjør at systemet lærer mer effektivt, og kan tilpasse seg dynamiske endringer i nettverksforholdene.

TD3-algoritmen er kraftig, men krever nøye kalibrering av flere parametere, som læringsrater for både aktør- og kritiker-nettverkene, samt støyparametere som påvirker utforskningen. I et trådløst edge-miljø hvor båndbredde og transmitt-effekt er avgjørende for ytelsen, sikrer denne algoritmen at ressursene blir tildelt på en måte som både maksimerer systemets effektivitet og minimerer latens og energiforbruk.

En annen viktig faktor for effektiviteten til TD3-algoritmen er bruk av dyp læring (DNN) i både aktør- og kritiker-nettverkene. Dette gir algoritmen muligheten til å håndtere komplekse og kontinuerlige tilstands- og aksjonsrommer, noe som er spesielt viktig i trådløse systemer med flere variabler som kan endres raskt. DNN-er med flere lag tillater en detaljert evaluering av systemets tilstand og de valgte handlingene, og gjør det mulig for algoritmen å utvikle en optimal ressursallokeringsstrategi.

Endelig er det viktig å merke seg at TD3-algoritmen ikke er statisk. Den tilpasser seg kontinuerlig til endringer i systemets tilstand og lærer fra erfaringer over tid. Ved å bruke to kritiker-nettverk, unngår algoritmen de potensielle problemene knyttet til overestimering og gir mer pålitelige estimater av Q-verdier, som igjen fører til bedre ressursallokering.