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Optimizing Privacy-Utility Trade-off in Decentralized Learning with Generalized Correlated Noise

Created by
  • Haebom

作者

Angelo Rodio, Zheng Chen, Erik G. Larsson

概要

本論文では、分散学習環境でプライバシーを強化するための新しいフレームワークであるCorN-DSGDを提案します。分散学習では、エージェント間のモデル共有はプライバシー漏洩のリスクを引き起こし、従来のランダムノイズの追加方法はノイズの蓄積に伴うパフォーマンス低下の問題を引き起こします。 CorN-DSGDは、エージェント間の相関ノイズを生成してネットワーク全体のノイズ除去を最適化する共分散ベースのフレームワークです。これはネットワークトポロジとミキシングの重みを利用し、従来の双方向相関方式よりも効果的にノイズを排除し、正式なプライバシー保証の下でモデルのパフォーマンスを向上させます。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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分散学習環境におけるプライバシーとモデル性能のバランスを改善する新しい方法を提示
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既存の方法の限界を克服し、ネットワークトポロジとミキシング重みを活用してノイズ除去効率を向上。
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いくつかの最先端の方法を特別なケースに統合する一般的なフレームワークを提供します。
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正式なプライバシー保証の下でモデルのパフォーマンス向上を実験的に実証。
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Limitations:
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CorN-DSGDの性能は、ネットワークトポロジとミキシングの重みに依存する可能性があります。最適なトポロジーと重みの設定に関するさらなる研究が必要になるかもしれません。
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さまざまな分散学習環境とデータセットの追加の実験的検証が必要です。
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実際の大規模な分散学習システムに適用するときに発生する可能性があるコストと複雑さについての考察が欠けています。
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