Verbesserung des föderierten Lernens mit synthetischen Daten

Föderiertes Lernen (FL) ermöglicht es mehreren Parteien, ein Machine-Learning-Modell zu trainieren, ohne ihre privaten Daten zu teilen. Anstatt ihre Daten an einen zentralen Server zu senden, trainiert jeder Teilnehmer sein eigenes Modell mit seinen Daten und sendet nur die Modell-Updates an den Server. Das ist nützlich in sensiblen Bereichen wie Gesundheit und Finanzen, wo Privatsphäre wichtig ist. FL hat jedoch Herausforderungen, wenn die Daten von den Teilnehmern nicht ähnlich sind, was in der realen Welt häufig vorkommt. Dieses Problem nennt man Daten-Heterogenität.

Daten-Heterogenität kann beeinflussen, wie gut das globale Modell funktioniert. In Situationen, in denen verschiedene Teilnehmer unterschiedliche Datenmengen oder Daten aus verschiedenen Kategorien haben, kann das globale Modell nicht effektiv lernen. Zum Beispiel, wenn ein Teilnehmer nur Daten aus zwei Klassen hat, während ein anderer Daten aus allen Klassen, aber in unterschiedlichen Mengen hat, kann das zu einem Modell führen, das insgesamt nicht gut funktioniert. Diese Einschränkungen können besonders in kritischen Bereichen wie der Gesundheitsversorgung problematisch sein, wo falsche Vorhersagen ernsthafte Folgen haben können.

Um dabei zu helfen, suchen Forscher nach Möglichkeiten, FL zu verbessern. Eine Methode ist die Verwendung von synthetischen Daten, also künstlich generierten Daten, die versuchen, reale Daten nachzuahmen. Durch die Erstellung dieser zusätzlichen Daten können wir Lücken füllen, wo einige Kunden weniger Proben haben als andere, was hilft, die Datenverteilung auszugleichen. In diesem Artikel stellen wir einen neuen Ansatz namens Differentially Private Synthetic Data Aided Federated Learning Using Foundation Models (DPSDA-FL) vor, der darauf abzielt, die Leistung von FL durch die Verwendung von synthetischen Daten, die durch fortgeschrittene Techniken generiert werden, zu verbessern.

#Herausforderungen im Federierten Lernen

FL hilft, Daten privat zu halten, bringt aber seine eigenen Herausforderungen mit sich. Eine grosse Herausforderung besteht darin, dass, wenn die Kunden unterschiedliche Datentypen haben, das resultierende globale Modell Schwierigkeiten haben kann, gut zu funktionieren. Das passiert, weil das Lernen aus jedem lokalen Modell sehr unterschiedlich sein kann, wenn die Daten nicht ähnlich sind. Zum Beispiel in einem Szenario, in dem einige Kunden nur mit Daten aus einer Klasse trainieren, können die Modelle die Gesamtsituation nicht genau darstellen, was zu schlechten Vorhersagen führt.

Ausserdem, wenn bestimmte Datenklassen unterrepräsentiert sind, kann das Modell zu diesen Klassen voreingenommen werden. Das könnte zu fehlerhaften Vorhersagen führen, wenn das Modell in kritischen Anwendungen wie der Arzneimittelprüfung in Pharmaunternehmen eingesetzt wird, wo Fairness und Genauigkeit des Modells gewährleistet sein müssen.

Bestehende Strategien zur Bewältigung dieser Herausforderungen beinhalten das Teilen von Daten unter den Kunden, um eine ausgewogene Verteilung zu erstellen. Lösungen wie Regularisierungsmethoden können jedoch in extremen Fällen von Daten-Heterogenität versagen. Methoden, die Generative Adversarial Networks (GANs) verwenden, um Synthetische Daten zu erzeugen, existieren ebenfalls, können aber unter der Erzeugung von hochwertigen Ausgaben leiden.

#Einführung von DPSDA-FL

Wir schlagen DPSDA-FL als eine neue Methode zur Erzeugung synthetischer Daten für FL vor. Durch die Verwendung von Foundation-Modellen, also fortgeschrittenen KI-Modellen, die auf riesigen Datenmengen trainiert wurden, können wir qualitativ hochwertige synthetische Daten erstellen, die die Privatsphäre wahren. Dieser neue Ansatz zielt darauf ab, die Trainingsphase für lokale Modelle zu vereinfachen, sodass sie leichter aus verschiedenen Daten lernen können, ohne die Privatsphäre der einzelnen Kunden zu gefährden.

#Wie DPSDA-FL funktioniert

DPSDA-FL arbeitet in zwei Hauptphasen:

1. Lokale Erzeugung synthetischer Daten: Jeder Kunde nutzt ein Foundation-Modell lokal, um synthetische Daten zu erzeugen, die differenziell privat sind. Das bedeutet, dass die synthetischen Daten auf eine Weise erstellt werden, die die Privatsphäre schützt und nur einen Teil dieser Daten mit dem zentralen Server teilt. Durch diese Technik können Kunden ihre Datensätze mit verschiedenen Klassen anreichern, die sie anfangs schwer darstellen konnten.

2. Globale Datenfreigabe: Der Server sammelt die synthetischen Daten von den Kunden und erstellt einen globalen Datensatz, der dann an alle Kunden zurückgegeben wird. So erhält jeder Kunde synthetische Daten aus Klassen, denen ihm fehlen, was hilft, einen ausgewogeneren Datensatz über alle Kunden hinweg zu schaffen.

Indem wir es den Kunden ermöglichen, ihre Daten mit synthetischen Proben zu erweitern, zielen wir darauf ab, die Diversität der lokalen Datenverteilungen zu reduzieren. Das führt zu einem stabileren Trainingsprozess, was die Leistung des globalen Modells erheblich verbessern kann.

#Experimentelle Bewertung

Um die Wirksamkeit von DPSDA-FL zu testen, haben wir Experimente mit dem CIFAR-10-Datensatz durchgeführt, der eine weit verbreitete Benchmark für Bildklassifizierungsaufgaben ist. Der Datensatz besteht aus 50.000 Trainingsbildern und 10.000 Testbildern.

#Einrichtung des Experiments

In unseren Experimenten haben wir eine realistische FL-Umgebung simuliert, in der die Datenverteilung unter den Kunden absichtlich heterogen gestaltet wurde. Jeder Kunde war auf Daten aus nur zwei Klassen beschränkt, was zu einem erheblichen Ungleichgewicht in den gehaltenen Daten führte. Wir haben insgesamt 5000 synthetische Bilder für jede Klasse unter Verwendung mehrerer Foundation-Modelle generiert. Diese Bilder wurden dann so skaliert, dass sie der Originalgrösse der CIFAR-10-Bilder entsprachen.

#Erfolgsmessung

Um den Erfolg unseres Ansatzes zu messen, haben wir uns zwei Hauptmetriken angeschaut: die Genauigkeit des globalen Modells und den Recall, der angibt, wie gut das Modell die Klassen identifizieren kann, auf denen es trainiert wurde. Dann haben wir unsere Ergebnisse mit zwei Basisansätzen verglichen: Federated Averaging (FedAvg) und Federated Optimization (FedProx).

Beide Basisansätze zeigten Einschränkungen im Umgang mit den unausgewogenen Daten. DPSDA-FL übertraf jedoch diese Basen in Bezug auf Genauigkeit und Recall, was seine Wirksamkeit bei der Minderung der Probleme der Daten-Heterogenität zeigt.

#Ergebnisse und Analyse

Die Ergebnisse unserer Experimente zeigten, dass das globale Modell, das mit DPSDA-FL trainiert wurde, signifikant besser darin war, sowohl positive als auch negative Fälle korrekt zu identifizieren, verglichen mit den Basis-Modellen. Die höheren Werte für Genauigkeit und Recall zeigten, dass die durch unseren Ansatz generierten synthetischen Daten eine bessere Darstellung des Gesamtdatensatzes ermöglichen, was zu verbesserten Vorhersagen führt.

Verwirrungsmatrizen wurden verwendet, um die Leistung unserer verschiedenen Modelle zu visualisieren. Sie zeigten, dass, während die Basis-Modelle Schwierigkeiten hatten, Klassen genau zu identifizieren, unser DPSDA-FL-Ansatz ein zuverlässigeres und genaueres Modell schaffen konnte.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir DPSDA-FL als einen vielversprechenden neuen Ansatz vorgestellt, um das Federierte Lernen zu verbessern, indem differenziell private synthetische Daten unter Verwendung von Foundation-Modellen generiert werden. Diese Technik adressiert das Problem der Daten-Heterogenität effektiv, indem sie es den Teilnehmern ermöglicht, qualitativ hochwertige synthetische Daten zu teilen und dabei die Privatsphäre zu wahren.

Unsere Experimente bestätigten, dass die Verwendung von DPSDA-FL zu einer verbesserten Leistung des globalen Modells in Bezug auf sowohl Klassifikationsgenauigkeit als auch Recall führt und damit das Potenzial für echte Anwendungen in sensiblen Bereichen hervorhebt. Künftige Arbeiten werden darin bestehen, unseren Ansatz mit anderen Datensätzen weiter zu testen und die Auswirkungen der Verwendung kleinerer Mengen privater Daten für die Generierung synthetischer Daten zu erkunden.

Durch die Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Institutionen bei gleichzeitiger Wahrung der Privatsphäre können wir auf robustere und vertrauenswürdigere Modelle hoffen, die kritischen Sektoren wie Gesundheit und Finanzen zugutekommen können.