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计算机科学 > 机器学习

arXiv:2305.03547 (cs)
[提交于 2023年5月5日 ]

标题: 空中联邦平均算法在有限功率和隐私预算下的应用

标题: Over-the-Air Federated Averaging with Limited Power and Privacy Budgets

Authors:Na Yan, Kezhi Wang, Cunhua Pan, Kok Keong Chai, Feng Shu, Jiangzhou Wang
摘要: 为共同克服无线联邦学习(FL)的通信瓶颈和隐私泄露问题,本文研究了一个具有有限总功率预算的差分隐私空中联邦平均(DP-OTA-FedAvg)系统。 在DP-OTA-FedAvg中,梯度通过对齐系数进行对齐并在空中聚合,同时利用信道噪声来保护隐私。 我们的目标是通过联合设计设备调度、对齐系数以及联邦平均(FedAvg)的聚合轮数,在总功率和隐私约束下提高学习性能。 我们首先基于差分隐私(DP)进行隐私分析,以量化对齐系数在每次通信轮次中对隐私保护的影响。 此外,为了研究设备调度、对齐系数以及全局聚合次数如何影响学习过程,我们在凸和非凸损失函数的情况下对DP-OTA-FedAvg进行了收敛分析。 基于这些分析结果,我们制定一个优化问题,以在有限总功率和隐私预算下最小化DP-OTA-FedAvg的最优性差距。 该问题通过将其解耦为两个子问题来解决。 给定通信轮数,我们得出已调度设备数量与对齐系数之间的关系,这提供了一组设备调度和对齐系数的潜在最优解对。 得益于缩小的搜索空间,可以高效地获得最优解。 通过仿真验证了所提出策略的有效性。
摘要: To jointly overcome the communication bottleneck and privacy leakage of wireless federated learning (FL), this paper studies a differentially private over-the-air federated averaging (DP-OTA-FedAvg) system with a limited sum power budget. With DP-OTA-FedAvg, the gradients are aligned by an alignment coefficient and aggregated over the air, and channel noise is employed to protect privacy. We aim to improve the learning performance by jointly designing the device scheduling, alignment coefficient, and the number of aggregation rounds of federated averaging (FedAvg) subject to sum power and privacy constraints. We first present the privacy analysis based on differential privacy (DP) to quantify the impact of the alignment coefficient on privacy preservation in each communication round. Furthermore, to study how the device scheduling, alignment coefficient, and the number of the global aggregation affect the learning process, we conduct the convergence analysis of DP-OTA-FedAvg in the cases of convex and non-convex loss functions. Based on these analytical results, we formulate an optimization problem to minimize the optimality gap of the DP-OTA-FedAvg subject to limited sum power and privacy budgets. The problem is solved by decoupling it into two sub-problems. Given the number of communication rounds, we conclude the relationship between the number of scheduled devices and the alignment coefficient, which offers a set of potential optimal solution pairs of device scheduling and the alignment coefficient. Thanks to the reduced search space, the optimal solution can be efficiently obtained. The effectiveness of the proposed policy is validated through simulations.
主题: 机器学习 (cs.LG) ; 密码学与安全 (cs.CR); 信息论 (cs.IT)
引用方式: arXiv:2305.03547 [cs.LG]
  (或者 arXiv:2305.03547v1 [cs.LG] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.03547
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

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来自: Na Yan [查看电子邮件]
[v1] 星期五, 2023 年 5 月 5 日 13:56:40 UTC (653 KB)
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