[持続的に更新中] 最終更新日: 2023/3/11
概要#
フェデレーテッドラーニングは、プライバシーデータを保護しながら、ローカルデータを使用してグローバルモデルをトレーニングし、通信コストを削減し、分散デバイスをサポートし、モデルの精度と汎化性能を向上させることができる新興の機械学習技術です。本記事では、フェデレーテッドラーニングの概念、一般的なアルゴリズム、利点、欠点、および応用例について紹介します。
概念#
フェデレーテッドラーニングは、分散型の機械学習技術であり、ローカルデータをまとめてグローバルモデルをトレーニングし、各デバイスのデータプライバシーを保護します。フェデレーテッドラーニングでは、各デバイスでローカルモデルのトレーニングを行い、その後、ローカルモデルのパラメータを中央サーバーにアップロードしてグローバルモデルを集約します。ローカルデータがデバイスから離れないため、フェデレーテッドラーニングはプライバシーデータを保護し、通信コストを削減し、モデルの汎化性能を向上させることができます。
一般的なフェデレーテッドラーニングのアルゴリズム#
集約アルゴリズム#
FedAvg#
FedAvg アルゴリズムは、フェデレーテッドラーニングの一種であり、デバイスでローカルモデルのトレーニングを行い、ローカルモデルのパラメータをサーバーにアップロードしてグローバルモデルを集約することで、元のデータをアップロードするリスクを回避し、通信コストを削減します。FedAvg アルゴリズムは、現在最も広く使用されているフェデレーテッドラーニングのアルゴリズムの一つです。
詳細な解説はこちら：
https://www.royc30ne.com/fedavg/
FedProx#
FedProx アルゴリズムは、改良された FedAvg アルゴリズムであり、ローカルモデルとグローバルモデルの重みをバランスさせるために正則化項を導入しています。FedProx アルゴリズムは、グローバルモデルの精度と汎化性能を向上させることができ、データの不均衡やデバイスの異質性の問題をより良く処理することができます。
FedOpt#
FedOpt アルゴリズムは、フェデレーテッドラーニングの最適化問題に対するアルゴリズムです。このアルゴリズムは、モデルのトレーニングを再帰的に行い、モーメントや適応的学習率などの新しい最適化技術を導入することで、モデルのトレーニング効果と収束速度を向上させます。
攻撃アルゴリズム#
データ汚染攻撃（Data Poisoning Attack）#
これは、参加者のローカルデータセットを改ざんまたは悪意のあるサンプルを注入することで、グローバルモデルのトレーニング効果に影響を与える攻撃手法です。
モデル置換攻撃（Model Replacement Attack）#
これは、参加者のローカルモデルのパラメータを置換または変更することで、グローバルモデルのトレーニング効果を妨害したり、他の参加者の情報を漏洩させる攻撃手法です。
勾配漏洩攻撃（Gradient Leakage Attack）#
これは、サーバーが参加者に返す勾配情報を利用して、他の参加者のデータ特徴やラベル情報を推測する攻撃手法です。
防御アルゴリズム#
勾配クリッピング（Gradient Clipping）#
これは、異常または悪意のある更新の影響を減らすために、参加者がサーバーに提出する勾配ノルムを制限するシンプルで効果的な防御方法です。
Krum#
Krum アルゴリズムの基本的な考え方は、複数のモデルの予測結果の中から、最も代表的な結果を最終的な予測結果として選択することです。この最も代表的な結果は、高い予測精度を持ち、他のモデルの予測結果との差が大きい必要があります。これにより、集合モデルの誤差を減らすことができます。
Bulyan#
Bulyan は、Krum を改良したアルゴリズムであり、Krum に Trimmed Mean を追加しています。
フェデレーテッドラーニングの利点と欠点#
利点#
（1）データプライバシーの保護：フェデレーテッドラーニングは、元のデータを共有せずにローカルデータを使用してモデルをトレーニングすることができ、データプライバシーを保護します。
（2）通信コストの削減：フェデレーテッドラーニングは、デバイスでモデルをトレーニングすることで、データのアップロードにかかる通信コストを削減します。
（3）分散デバイスのサポート：フェデレーテッドラーニングは、分散デバイスをサポートし、各デバイスでモデルをトレーニングすることができるため、中央サーバーの負荷を軽減し、アルゴリズムの拡張性と適用範囲を向上させます。
（4）モデルの精度と汎化性能の向上：フェデレーテッドラーニングは、より多くのローカルデータを使用してモデルをトレーニングすることができるため、モデルの精度と汎化性能を向上させることができます。
欠点#
（1）データの不均衡問題：デバイスごとのローカルデータセットの違いにより、各デバイスのトレーニングモデルの品質と精度に差が生じ、グローバルモデルの正確性と汎化性能に影響を与える可能性があります。
（2）デバイスの異質性の問題：異なるデバイスのハードウェア構成やソフトウェア環境の違いにより、ローカルモデルのパラメータに差が生じ、グローバルモデルの収束性能に影響を与える可能性があります。
（3）プライバシーリスクの問題：フェデレーテッドラーニングはデータプライバシーを保護できますが、一部の潜在的なプライバシーリスクが存在する可能性があります。例えば、グローバルモデルのパラメータが一部のプライバシー情報を漏洩する可能性があります。
応用例#
フェデレーテッドラーニング技術は、医療、金融、スマートトラフィックなどのさまざまな分野で広く活用されています。特に、医療分野では、医療画像解析、医療診断、個別治療などの領域でフェデレーテッドラーニング技術が活用されています。また、フェデレーテッドラーニング技術は、金融リスク評価、スマートトラフィックの交通状況予測などの分野でも活用されています。
論文推薦（持続的に更新）#
フェデレーテッドラーニングの包括的な調査：Advances and Open Problems in Federated Learning
FedAvg: Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data
Krum：Machine Learning with Adversaries: Byzantine Tolerant Gradient Descent
Bulyan: A Little Is Enough: Circumventing Defenses For Distributed Learning