VertiBench: Ein neuer Benchmark für vertikales föderiertes Lernen

Vertikale föderierte Lernmethoden (VFL) sind ein wichtiges Verfahren, um Machine Learning-Modelle mit Daten zu trainieren, die nach Merkmalen auf verschiedene Organisationen aufgeteilt sind. Das ist nützlich, weil es Organisationen ermöglicht, zusammenzuarbeiten, um ihre Modelle zu verbessern, ohne vertrauliche Informationen auszutauschen. Allerdings gibt es nicht viele reale VFL-Datensätze, um Algorithmen zu testen, was unsere Möglichkeiten einschränkt, diese Methoden richtig zu bewerten.

Die meisten bestehenden Benchmarks verwenden gefälschte Datensätze, die durch zufälliges Teilen eines globalen Datensatzes erstellt wurden. Dieser Ansatz erfasst nur einen begrenzten Bereich von Merkmalsverteilungen, was es schwierig macht, genau zu bewerten, wie gut die Algorithmen in der Realität funktionieren werden. Dieser Artikel stellt ein neues Tool namens VertiBench vor, das diese Probleme angehen will, indem es zwei Hauptfaktoren berücksichtigt, die die Leistung von VFL beeinflussen: Merkmalswichtigkeit und Merkmalskorrelation.

#Der Bedarf an besseren VFL-Datensätzen

VFL erfordert eine sorgfältige Bewertung wegen der vertraulichen Natur der verwendeten Daten. Die aktuellen öffentlichen Datensätze zeigen oft nur Szenarien, in denen die beteiligten Parteien gleich sind und schwache Verbindungen teilen, was bedeutet, dass sie nicht die Komplexität widerspiegeln, die oft in der realen Welt zu finden ist.

Um bessere Benchmarks zu erstellen, müssen wir verschiedene Wege erkunden, um Merkmale basierend auf ihrer Wichtigkeit und Korrelation zu teilen. Dadurch können wir realistischere Bewertungen darüber erstellen, wie VFL-Algorithmen in der Praxis abschneiden.

#VertiBench vorstellen

VertiBench ist ein neuer Benchmark, der die Vielfalt der Merkmalsverteilungen in VFL voranbringen soll. Es schlägt neue Methoden vor, um synthetische Datensätze zu erstellen, die die Wichtigkeit der Merkmale und deren Beziehungen berücksichtigen. Das Ziel von VertiBench ist es, die Bewertung von VFL-Algorithmen zu erweitern, indem es verschiedene Szenarien bereitstellt, die realistischere Situationen besser widerspiegeln.

#Wichtige Merkmale von VertiBench

1. Generierung synthetischer Datensätze: VertiBench erstellt synthetische Datensätze, die die Wichtigkeit verschiedener Merkmale und deren Beziehungen besser darstellen.

2. Echter Datensatz: Es wird ein neuer realer Datensatz namens Satellite eingeführt, der Bilddaten enthält, die für VFL-Aufgaben geeignet sind.

3. Bewertungsmetriken: Der Benchmark schlägt neue Methoden vor, um die Merkmalswichtigkeit und -korrelation zu messen, was klarere Vergleiche zwischen synthetischen und realen Datensätzen ermöglicht.

4. Vergleichende Bewertungen: VertiBench bewertet verschiedene VFL-Algorithmen gründlich und gibt Einblicke in deren Leistung in verschiedenen Konfigurationen.

#Faktoren, die die VFL-Leistung beeinflussen

#Merkmalswichtigkeit

Die Merkmalswichtigkeit bezieht sich darauf, wie sehr ein bestimmtes Merkmal zur Vorhersage eines Modells beiträgt. In VFL könnten verschiedene Parteien Merkmale mit unterschiedlicher Wichtigkeit halten, was die Gesamtleistung des kollaborativen Modells beeinflussen kann. VertiBench unterstreicht die Notwendigkeit, die Merkmalswichtigkeit für jede beteiligte Partei genau zu bewerten.

#Merkmalskorrelation

Die Merkmalskorrelation betrachtet, wie verwandt verschiedene Merkmale sind. In VFL kann die Korrelation zwischen von verschiedenen Parteien gehaltenen Merkmalen den gesamten Lernprozess beeinflussen. Wenn Merkmale stark korreliert sind, könnten sie redundante Informationen bereitstellen, was sich darauf auswirken kann, wie gut das Modell lernt.

#Bewertung von VFL-Datensätzen

Um die Hauptfaktoren zu verstehen, die die Leistung von VFL beeinflussen, ist es wichtig zu untersuchen, wie Merkmalswichtigkeit und Korrelation interagieren. Diese Erkundung hilft, bessere synthetische Datensätze aus einem globalen Datensatz zu erstellen, die diese Faktoren effektiv hervorheben können.

#Verständnis der Wichtigkeit der Parteien

Jede Partei im VFL-Szenario hält bestimmte Merkmale, die spezifische Wichtigkeitsstufen haben. Durch die Berechnung der Wichtigkeit dieser Merkmale mit verschiedenen Methoden können wir Einblicke gewinnen, wie jede Partei zum Lernprozess beiträgt.

#Bewertung der Korrelation zwischen Parteien

Die Bewertung der Korrelation zwischen Merkmalen über Parteien hinweg ist entscheidend, da sie hilft zu bestimmen, wie gut die Parteien Informationen teilen können. Hohe Korrelation bedeutet, dass die Parteien effektiv voneinander lernen können, während niedrige Korrelation den Lernprozess behindern könnte.

#Erstellung synthetischer Datensätze

Der nächste Schritt ist die Entwicklung von Algorithmen, die Merkmale basierend auf Wichtigkeit und Korrelation aufteilen können. Diese Algorithmen sind so ausgelegt, dass sie es den Nutzern ermöglichen, die Wichtigkeits- und Korrelationsniveaus anzupassen, um unterschiedlichen Bewertungsbedürfnissen gerecht zu werden.

#Wichtigkeitsbasierte Merkmalsaufteilung

Um Merkmale basierend auf ihrer Wichtigkeit aufzuteilen, verwendet VertiBench einen probabilistischen Ansatz. Dabei wird aus einer Verteilung gesampelt, die die Wichtigkeitsstufen jeder Partei effektiv widerspiegelt und sicherstellt, dass die erzeugten Datensätze eine Reihe von Szenarien repräsentieren.

#Korrelationsbasierte Merkmalsaufteilung

Die korrelationsbasierte Aufteilungsmethode weist Merkmale unter Berücksichtigung ihrer Korrelationsniveaus den Parteien zu. Durch die Definition einer geeigneten Bewertungsfunktion kann der Algorithmus bestimmen, wie die Merkmale am besten verteilt werden, während er die Korrelation optimiert.

#Benchmarking von VFL-Algorithmen

Nachdem synthetische Datensätze generiert wurden, besteht der nächste Schritt darin, verschiedene VFL-Algorithmen zu benchmarken. Dies beinhaltet den Vergleich ihrer Leistungen unter verschiedenen Konfigurationen, wie unterschiedlichen Niveaus von Korrelation und Wichtigkeit.

#Wichtige Beobachtungen aus dem Benchmarking

• Schwankende Leistung: Die Leistung der VFL-Algorithmen kann erheblich variieren, je nachdem, wie die Merkmale aufgeteilt sind. Bestimmte Algorithmen schneiden in verschiedenen Einstellungen konstant gut ab, während andere erhebliche Variabilität zeigen, was die Notwendigkeit umfangreicher Tests betont.

• Einfluss der Datensatzmerkmale: Algorithmen wie SplitNN schneiden oft in den meisten Datensätzen besser ab, weil sie Kommunikation und Datenverarbeitung effektiv handhaben, während andere unter bestimmten Bedingungen Schwierigkeiten haben.

#Bewertung der Leistungs-Korrelation

Um die Effektivität der synthetischen Datensätze zu überprüfen, wurden Experimente durchgeführt, um die Leistung zwischen synthetischen und realen Datensätzen zu vergleichen. Positive Korrelationen wurden gefunden, was darauf hinweist, dass Algorithmen unter passenden Bedingungen ähnlich auf beiden Arten von Datensätzen abschneiden.

#Fazit

VertiBench stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Bewertung der Leistung von VFL-Algorithmen dar. Durch die Generierung vielfältiger synthetischer Datensätze, die Merkmalswichtigkeit und Korrelation berücksichtigen, verspricht es, eine umfassendere Bewertung der VFL-Methoden zu liefern. Dieser Benchmark hilft Forschern und Praktikern, die Stärken und Schwächen verschiedener VFL-Ansätze zu identifizieren und ebnet den Weg für effektivere kollaborative Lernstrategien in der Zukunft.

#Herausforderungen angehen

Obwohl VertiBench viele Vorteile bietet, stehen auch Herausforderungen an:

1. Skalierbarkeit: Wenn die Anzahl der beteiligten Parteien zunimmt, wächst die Komplexität der Merkmalsaufteilung, was verbesserte Optimierungsmethoden erfordert.

2. Wechselwirkungen zwischen Wichtigkeit und Korrelation: Zukünftige Arbeiten sollten erkunden, wie diese beiden Faktoren miteinander in Beziehung stehen, um ein nuancierteres Verständnis ihrer Auswirkungen auf die VFL-Leistung zu ermöglichen.

3. Datenschutzbewertung: Eine quantitative Analyse der Datenschutzimplikationen über VFL-Algorithmen ist entscheidend für realistische Anwendungen dieser Technologien.

#Zukünftige Richtungen

Eine weitere Erkundung, wie datenschutzorientierte Methoden in VFL implementiert werden können, während die Leistungseffizienz aufrechterhalten wird, ist entscheidend. Dies wird die sichere Nutzung von föderiertem Lernen in verschiedenen Anwendungen verbessern.