Автор: Денис Аветисян
Новый подход к федеративному обучению использует механизм обмена предсказаниями для повышения эффективности и снижения объема передаваемых данных.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
Предлагается KTA v2 — платформа для федеративного обучения, использующая рынок предсказаний в пространстве признаков для снижения коммуникационных затрат в мультимедийных задачах и при работе с большими моделями.
Несмотря на растущую популярность федеративного обучения, обмен большими объемами параметров между устройствами остается серьезным препятствием, особенно при работе с гетерогенными мультимедийными данными. В статье «Prediction-space knowledge markets for communication-efficient federated learning on multimedia tasks» предложен инновационный подход KTA v2, использующий рынок знаний в пространстве предсказаний для существенного снижения коммуникационных затрат. Данная методика позволяет достичь более высокой точности и эффективности обучения по сравнению с традиционными алгоритмами, такими как FedAvg и FedProx, при значительно меньшем объеме передаваемых данных. Сможет ли подобный подход стать основой для создания более масштабируемых и эффективных систем федеративного обучения в будущем?
Проблема распределённого обучения: конфиденциальность и эффективность
Традиционные методы машинного обучения, как правило, требуют централизованного сбора и обработки данных, что создает серьезные препятствия для конфиденциальности и логистики. Сбор информации в едином месте подвергает её риску утечек и несанкционированного доступа, что особенно критично для чувствительных данных, таких как медицинские записи или персональные финансовые сведения. Кроме того, передача больших объемов данных на центральный сервер требует значительных вычислительных ресурсов и пропускной способности сети, что может быть затруднительно или дорогостоящим, особенно при работе с огромным количеством устройств, генерирующих данные на периферии сети. В результате, централизованный подход становится все более непрактичным и неэффективным в условиях растущего объема данных и повышенных требований к приватности.
Появление многочисленных периферийных устройств, таких как смартфоны, датчики интернета вещей и автономные автомобили, а также растущие требования к локализации данных, обуславливают необходимость перехода к распределённому обучению. Традиционные методы машинного обучения, предполагающие централизованный сбор и обработку данных, становятся всё менее эффективными и практически невозможными в условиях строгих правил конфиденциальности и ограниченной пропускной способности сети. Распределённое обучение позволяет обучать модели непосредственно на самих устройствах, используя локальные данные, что снижает потребность в передаче больших объемов информации и повышает уровень защиты персональной информации. Этот подход открывает новые возможности для создания интеллектуальных систем, способных адаптироваться к изменяющимся условиям и предоставлять персонализированные услуги в реальном времени, не нарушая при этом принципы конфиденциальности и безопасности данных.
Распределенное обучение, осуществляемое на множестве гетерогенных устройств, сталкивается со значительными трудностями из-за неравномерного распределения данных — явления, известного как Non-IID (Non-Independent and Identically Distributed). Каждое устройство, будь то смартфон или датчик интернета вещей, хранит данные, отражающие специфические условия и поведение пользователя, что приводит к существенным различиям в локальных распределениях. Это, в свою очередь, затрудняет сходимость глобальной модели, поскольку локальные обновления, основанные на нерепрезентативных данных, могут смещать ее в неоптимальном направлении. Неоднородность данных также негативно влияет на способность модели к обобщению, поскольку она может переобучаться на доминирующих локальных распределениях и демонстрировать низкую производительность на устройствах с отличающимися характеристиками данных. Преодоление этих сложностей требует разработки специальных алгоритмов, способных учитывать $Non-IID$ природу данных и обеспечивать стабильную сходимость и высокую обобщающую способность глобальной модели.
Основы федеративного обучения: совместное обучение без передачи данных
Обучение с федеративным обучением (Federated Learning) позволяет совместно обучать модели машинного обучения, не требуя передачи данных между участниками. Каждый участник (клиент) обучает модель локально на своем наборе данных, а затем обменивается только параметрами модели (например, весами нейронной сети) с центральным сервером. Центральный сервер агрегирует эти обновления, создавая глобальную модель, которая затем рассылается обратно участникам. Этот процесс повторяется итеративно, позволяя модели обучаться на распределенных данных, сохраняя при этом конфиденциальность и уменьшая потребность в передаче больших объемов данных. Такой подход особенно важен в сценариях, где данные являются чувствительными или их передача ограничена нормативными требованиями или пропускной способностью сети.
Алгоритм FedAvg (Federated Averaging) является базовым подходом к агрегации обновлений локальных моделей в федеративном обучении. В его основе лежит процесс, при котором каждая клиентская сторона обучает модель на своих локальных данных. Затем, полученные обновления весов моделей передаются на центральный сервер, где вычисляется среднее значение этих обновлений. Полученное среднее значение применяется для обновления глобальной модели, которая затем распространяется обратно на клиентские устройства для следующей итерации обучения. Этот процесс повторяется до достижения желаемой степени сходимости модели. FedAvg предполагает, что локальные данные на каждом клиенте имеют схожие распределения, хотя на практике это не всегда так.
При использовании алгоритма Federated Averaging (FedAvg) для обучения моделей в условиях распределенных данных, простая усредненная агрегация локальных обновлений может приводить к субоптимальным результатам, особенно при значительных различиях в распределениях данных между клиентами. Экспериментальные данные показывают, что FedAvg достигает точности в 42.1% при объеме передаваемых данных в 4265.5 МБ. Это демонстрирует необходимость разработки и применения более эффективных методов агрегации, способных учитывать неоднородность данных и снижать затраты на коммуникацию между клиентами и сервером.
Передача знаний в федеративных системах: новый подход к обучению
В отличие от традиционного федеративного обучения (FedAvg), основанного на обмене параметрами модели, Prediction-Based FL (федеративное обучение на основе предсказаний) использует иной подход. Вместо передачи весов модели, локальные устройства обмениваются предсказаниями модели для обучающих данных. Это позволяет снизить объем передаваемых данных, поскольку предсказания, как правило, имеют меньший размер, чем полные параметры модели. Такой метод позволяет сохранить конфиденциальность данных, так как непосредственно сами данные не передаются, а передаются только результаты работы модели на этих данных. Данный подход особенно полезен в сценариях с ограниченной пропускной способностью сети и повышенными требованиями к конфиденциальности.
Метод FedMD использует глобальную учительскую модель, сформированную на основе общедоступных наборов данных, для направления локального обучения. Эта модель, обученная на централизованном корпусе данных, предоставляет обобщенные знания, которые затем передаются локальным клиентам. Вместо прямой передачи параметров модели, учительская модель генерирует “мягкие метки” (soft labels) или вероятности классов, которые используются в качестве дополнительных сигналов для обучения локальных моделей. Такой подход позволяет смягчить проблему гетерогенности данных между клиентами и ускорить процесс сходимости, поскольку локальные модели получают дополнительную информацию, дополняющую их собственные данные. Использование общедоступных данных для обучения учительский модели обеспечивает ее обобщающую способность и снижает зависимость от конфиденциальных данных клиентов.
KTA v2 представляет собой усовершенствованный подход к передаче знаний в федеративных системах, использующий рынок знаний в пространстве предсказаний для повышения эффективности персонализации и снижения затрат на коммуникацию. В отличие от традиционных методов, таких как FedAvg, KTA v2 позволяет участникам обмениваться знаниями, представленными в виде предсказаний моделей, а не параметрами. Результаты показывают, что KTA v2 обеспечивает снижение затрат на коммуникацию в 1118 раз по сравнению с FedAvg, при этом сохраняя или улучшая точность моделей. Такой подход позволяет существенно сократить объем передаваемых данных, что особенно важно для систем с ограниченной пропускной способностью сети или большим количеством участников.
KTA v2: детальный механизм передачи знаний
Механизм KTA v2 использует подход к агрегации знаний, основанный на рыночном принципе в пространстве предсказаний. В рамках этого подхода, предсказания, сделанные различными клиентами на заранее определенном Референсном Наборе данных (Reference Set), агрегируются с использованием весов, учитывающих как точность каждого клиента, так и степень сходства их предсказаний. Более точные и согласованные предсказания получают больший вес при формировании глобальной модели, что позволяет эффективно объединять знания, полученные из распределенных источников данных. Веса определяются на основе оценки качества предсказаний каждого клиента и степени их корреляции с предсказаниями других участников, обеспечивая динамическую адаптацию к изменениям в данных и моделях.
Оптимизация параметров рыночного механизма знаний в KTA v2 осуществляется посредством метода блочного спуска координат (Block-Coordinate Descent). Данный подход позволяет последовательно оптимизировать каждый параметр, фиксируя остальные, что повышает эффективность и скорость сходимости. Для минимизации отклонения моделей клиентов (client drift), вызванного неоднородностью данных (Non-IID), применяется регуляризация в пространстве предсказаний (Prediction-Space Regularization). Эта регуляризация штрафует отклонения предсказаний локальных моделей от глобальной модели, способствуя сохранению согласованности и улучшению обобщающей способности всей системы. В результате достигается более стабильное обучение и повышение точности на различных наборах данных.
Система KTA v2 демонстрирует повышенную эффективность коммуникации и снижает эффект от смещения данных между клиентами (Cross-Client Drift), вызванного неоднородностью (Non-IID). В ходе экспериментов на датасете CIFAR-10 с использованием архитектуры ResNet-18, KTA v2 достигает точности классификации 57.7% при объеме передаваемых данных всего 3.8 МБ. Это свидетельствует о значительном снижении требований к пропускной способности сети по сравнению с традиционными подходами к федеративному обучению.
При использовании архитектуры SimpleCNN на наборе данных CIFAR-10, KTA v2 демонстрирует точность в 49.3% при объеме передаваемых данных в 7.6 МБ. Данный результат указывает на эффективность механизма KTA v2 в условиях ограниченной пропускной способности сети и подчеркивает его способность к достижению приемлемой точности модели при минимизации затрат на коммуникацию между клиентами и сервером.
При тестировании на наборе данных AG News, KTA v2 демонстрирует точность в 89.3% при объеме передаваемых данных всего 3.1 МБ. На наборе данных FEMNIST, KTA v2 достигает точности 74.5%, что сопоставимо с результатами, полученными с использованием алгоритмов FedAvg и FedProx. Данные показатели подтверждают эффективность KTA v2 в задачах федеративного обучения, обеспечивая высокую точность при значительном снижении требований к пропускной способности сети.
Наборы данных, методы и будущие направления исследований
Оценка разработанных методов федеративного обучения проводилась на общедоступных наборах данных, включающих FEMNIST для задач распознавания рукописных цифр, CIFAR-10, содержащий изображения различных объектов, и AG News для классификации новостных статей. Использование этих разнородных данных позволило всесторонне проверить эффективность предложенных подходов в различных сценариях. Результаты показали, что предложенные методы демонстрируют высокую точность и устойчивость к неоднородности данных, что подтверждает их потенциал для практического применения в задачах машинного обучения, где данные распределены между множеством устройств и конфиденциальность пользователей является приоритетом. Такой подход к тестированию позволяет оценить обобщающую способность моделей и выявить области для дальнейшей оптимизации.
Для повышения точности моделей, используемых в федеративном обучении, активно применяются такие методы, как пакетная нормализация (Batch Normalization) и архитектура ResNet-18. Пакетная нормализация позволяет стабилизировать процесс обучения, снижая внутреннее ковариационное смещение и ускоряя сходимость алгоритма. ResNet-18, в свою очередь, представляет собой глубокую сверточную нейронную сеть, использующую остаточные связи для решения проблемы затухания градиента в очень глубоких сетях. Комбинация этих техник позволяет эффективно обучать модели на распределенных данных, обеспечивая более высокую точность и стабильность по сравнению с традиционными подходами, особенно в сложных задачах классификации изображений и обработки естественного языка. Использование ResNet-18 в частности, позволяет модели извлекать более сложные и абстрактные признаки из данных, что способствует повышению ее обобщающей способности.
Персонализированное федеративное обучение представляется ключевым подходом к адаптации моделей машинного обучения к разнородным данным, поступающим от различных клиентов. В отличие от традиционных методов, предполагающих создание единой глобальной модели, персонализация позволяет учитывать индивидуальные особенности каждого клиента, что особенно важно при работе с неидентично распределенными ($Non-IID$) данными. Методы, такие как оболонки Моро и распределение Дирихле, позволяют эффективно моделировать индивидуальные отклонения от общего распределения, создавая локальные модели, оптимизированные для конкретных клиентских данных. Использование оболонки Моро обеспечивает регуляризацию локальных моделей, предотвращая переобучение, а распределение Дирихле позволяет контролировать степень персонализации, обеспечивая баланс между индивидуальной адаптацией и обобщающей способностью модели. Таким образом, персонализированное федеративное обучение открывает новые возможности для повышения точности и эффективности моделей в условиях гетерогенных данных.
Дальнейшие исследования направлены на повышение эффективности коммуникаций в системах федеративного обучения и решение задач, связанных со сложными сценариями неоднородного распределения данных (Non-IID). Особое внимание уделяется разработке новых алгоритмов сжатия и квантования, позволяющих существенно снизить объем передаваемых данных между сервером и клиентами, что критически важно для работы в условиях ограниченной пропускной способности сети. Кроме того, исследуются методы адаптации моделей к различным типам неоднородности данных, включая ситуации, когда распределения данных между клиентами значительно отличаются друг от друга. Разработка робастных алгоритмов, способных эффективно обучаться в таких условиях, является ключевой задачей для обеспечения стабильной и точной работы систем федеративного обучения в реальных приложениях, где данные часто характеризуются высокой степенью разнообразия и неравномерности.
Исследование представляет собой попытку упростить сложный процесс федеративного обучения, особенно в условиях неоднородных данных и больших моделей. Авторы предлагают механизм, позволяющий обмениваться не самими данными, а знаниями о предсказаниях — своеобразный рынок знаний. Это соответствует принципу, высказанному Анри Пуанкаре: «Наука не состоит из ряда истин, а из методов их открытия». Данный подход позволяет снизить затраты на коммуникацию, сохраняя при этом высокую производительность. Упор на эффективность обмена информацией, а не на передачу сырых данных, демонстрирует стремление к ясности и отказу от излишней сложности, что является ключевой идеей представленной работы.
Куда же дальше?
Представленный подход, хотя и демонстрирует снижение коммуникационных издержек в распределенном обучении, всё же оставляет открытым вопрос о фундаментальной избыточности самих моделей. Стремление к всё более сложным архитектурам, способным улавливать тончайшие нюансы мультимедийных данных, рискует превратиться в самоцель. Необходимо переосмыслить саму концепцию «знания», передаваемого между устройствами. Возможно, истинный прогресс заключается не в увеличении объема передаваемой информации, а в её радикальном упрощении, выделении лишь существенного.
Проблема неоднородности данных (non-IID) остаётся камнем преткновения. Текущие решения, включая предложенный механизм “рынка знаний”, лишь смягчают её последствия, но не устраняют корень проблемы. Следующим шагом видится разработка методов, способных адаптировать модели к локальным особенностям данных без значительных коммуникационных затрат, возможно, через самообучение и минимальное вмешательство центрального сервера.
И, наконец, стоит задуматься о природе самой “федеративности”. Разделение обучения между устройствами — это не только техническая необходимость, но и философская концепция. Стремление к децентрализации должно быть осознанным, направленным на повышение приватности и автономии пользователей, а не на простое распределение вычислительной нагрузки. Иначе, рискуем создать лишь иллюзию контроля над данными.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.00841.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- OM ПРОГНОЗ. OM криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- РИППЛ ПРОГНОЗ. XRP криптовалюта
- TNSR ПРОГНОЗ. TNSR криптовалюта
2025-12-03 02:49