Verbesserung des vertikalen föderierten Lernens mit kaskadierter hybrider Optimierung

In den letzten Jahren ist der Bedarf an Privatsphäre beim Datenaustausch super wichtig geworden, vor allem in Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen. Die traditionellen Methoden des Datenaustauschs können zu Privatsphäreproblemen führen. Um das zu lösen, wurde eine Methode namens Federated Learning (FL) entwickelt. Damit können mehrere Parteien zusammenarbeiten, um ein Modell zu trainieren, ohne ihre Rohdaten auszutauschen. Stattdessen teilen sie nur die Modellaktualisierungen, was hilft, private Informationen zu schützen.

FL lässt sich in zwei Hauptarten unterteilen: Horizontales Federated Learning (HFL) und Vertikales Federated Learning (VFL). HFL ist, wenn die Klienten separate Datenpunkte haben, aber die gleichen Merkmale teilen. Im Gegensatz dazu geschieht VFL, wenn die Klienten alle Datenpunkte, aber unterschiedliche Merkmale haben. Diese Methode ist besonders nützlich in Szenarien, in denen verschiedene Parteien einzigartige Informationen über dieselben Subjekte haben, wie zum Beispiel eine Bank und ein Krankenhaus, die an Patientendaten arbeiten.

Während VFL immer populärer wird, suchen Forscher nach Wegen, um dessen Effektivität zu steigern. Ein bemerkenswertes Problem ist die langsame Geschwindigkeit, mit der einige VFL-Techniken arbeiten, was besonders herausfordernd ist, wenn grosse Modelle im Spiel sind. Eine kürzliche Innovation im VFL nutzt eine Methode namens Cascaded Hybrid Optimization, um diese Herausforderungen zu überwinden und es schneller zu machen, während die Daten privat bleiben.

#Was ist Vertikales Federated Learning (VFL)?

VFL ermöglicht es verschiedenen Parteien, wie Krankenhäusern und Banken, gemeinsam ein Modell zu erstellen. In diesem Modell behält jede Partei die Kontrolle über ihre Daten und teilt nur die notwendigen Ergebnisse mit anderen. Zum Beispiel könnte ein Krankenhaus Gesundheitsinformationen von Patienten nutzen, während eine Bank Finanzinformationen verwendet. Diese beiden Organisationen können ein Modell entwickeln, um Kreditwürdigkeitswerte vorherzusagen, ohne ihre sensiblen Daten einander preiszugeben.

Im VFL haben die Klienten spezifische Merkmale der Daten, haben aber Zugriff auf alle Datenpunkte. Zum Beispiel können in einem Kreditbewertungsmodell verschiedene Banken Informationen über unterschiedliche Attribute ihrer Klienten haben, wie Ausgabeverhalten oder Kreditgeschichte. VFL hilft, ihre Daten sicher zu halten, während sie an demselben Projekt zusammenarbeiten.

#Der Bedarf an Geschwindigkeit im VFL

Obwohl VFL vielversprechend ist, gibt es bedeutende Herausforderungen. Ein Hauptproblem ist die Geschwindigkeit. In vielen Fällen können traditionelle VFL-Techniken langsam sein, besonders bei grossen Modellen. Diese Verlangsamung kann die Fähigkeit beeinträchtigen, schnell präzise Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Eine Methode, die beim VFL eingesetzt werden kann, heisst Zeroth-Order Optimization (ZOO). Während ZOO gut für die Privatsphäre ist, kann es langsam sein. Auf der anderen Seite ist First-Order Optimization (FOO) schneller, birgt aber Privatsphärenrisiken, da es erfordert, sensible Informationen auszutauschen.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, kombiniert eine neue Methode namens Cascaded Hybrid Optimization die Stärken von ZOO und FOO. Die Idee ist, dass die Klienten ZOO nutzen, um die Privatsphäre zu wahren, während der Server FOO verwendet, um den Modelltrainingprozess zu beschleunigen.

#Wie funktioniert Cascaded Hybrid Optimization?

Die Grundidee von Cascaded Hybrid Optimization ist, dass sowohl Klienten als auch der Server unterschiedliche Optimierungstechniken verwenden, die auf ihre Rollen im VFL-Prozess zugeschnitten sind. Klienten aktualisieren ihre Modelle mithilfe von ZOO, was die Privatsphäre wahrt, ohne Gradienten oder sensible Informationen zu teilen. Inzwischen verwendet der Server FOO, um sein Modell schnell zu aktualisieren, indem er die Ausgaben von den Klienten nutzt.

Dieser duale Ansatz ermöglicht es dem System, von den besten Aspekten beider Methoden zu profitieren. Die Klienten können ihre Daten sicher halten, während der Server effizient arbeiten kann, ohne die Privatsphäre der Klienten zu gefährden. Die Kommunikation zwischen Klienten und Server wird effizienter, da sie interne Daten nicht austauschen müssen.

#Klientenaktualisierungen

Im Setup von Cascaded Hybrid Optimization beginnen die Klienten damit, ihre Modelle unter Verwendung von ZOO zu trainieren. Anstatt Gradienten zu teilen, geben die Klienten ihre Modellausgaben an den Server weiter. Der Server verarbeitet dann diese Ausgaben, um notwendige Anpassungen an seinem Modell vorzunehmen. Dieser Prozess schützt sensible Klientendaten, da der Server die Rohdaten nie zu Gesicht bekommt.

Wenn die Klienten ihre Ausgaben senden, fragen sie auch den Server nach Feedback. Der Server sendet Verlustwerte zurück, die darstellen, wie gut das aktuelle Modell abschneidet. Die Klienten nutzen dieses Feedback, um einen Gradienten-Schätzer zu berechnen, der ihnen hilft, ihre Modelle unter Wahrung der Privatsphäre ihrer Daten zu aktualisieren.

#Serveraktualisierungen

Während die Klienten ZOO für ihre Aktualisierungen verwenden, nutzt der Server FOO für sein Training. Er erhält die Embeddings (die verarbeiteten Ausgaben von den Klienten) und berechnet lokal die notwendigen Gradienten. Das bedeutet, dass der Server sein Modell schnell und effizient ändern kann, ohne mit den Klienten koordinieren zu müssen.

Der Server kann sein Modell auch schneller berechnen, weil er Zugriff auf mehr Rechenressourcen hat. Dieser Vorteil ermöglicht es ihm, grössere Modelle zu bewältigen, die sonst den gesamten Prozess verlangsamen würden.

#Sicherheitsbedenken im VFL

Privatsphäre ist ein zentrales Anliegen im VFL, besonders wenn es um sensible Daten geht. Es gibt zwei Haupttypen von Daten, die im VFL geschützt werden müssen: die Merkmale, die von Klienten gehalten werden, und die Labels, die vom Server gehalten werden.

Bei der Methode der Cascaded Hybrid Optimization werden beide Arten von Informationen geschützt. Wenn Klienten ihre Modellausgaben senden, geben sie keine Details über ihre Merkmale preis. Stattdessen teilen sie nur die notwendigen komprimierten Informationen. Das Modell des Servers gibt minimale Informationen über Labels zurück, was es für die Klienten schwer macht, private Daten zu erschliessen.

Dieser Ansatz schützt vor verschiedenen Privatsphäre-Inferenzangriffen. Wenn ein Klient versucht, ein Label basierend auf dem Feedback vom Server zu erschliessen, macht der Mangel an Gradienteninformationen dies viel schwieriger. Ebenso, selbst wenn mehrere Klienten zusammenarbeiten, um Einblicke in die Daten des anderen zu gewinnen, schränkt das Cascaded Hybrid Optimization-Setup die Menge an nützlichen Informationen, die sie gewinnen können, ein.

#Experimente und Ergebnisse

Um die Effektivität der Methode Cascaded Hybrid Optimization zu demonstrieren, wurden Experimente mit verschiedenen Datensätzen und Modellen durchgeführt. Ziel war es zu zeigen, wie diese Methode eine schnellere Konvergenz erreicht, ohne die Privatsphäre zu opfern.

#Experimentaufbau

Die Experimente beinhalteten die Aufteilung von Datensätzen unter mehreren Klienten. Jeder Klient hielt unterschiedliche Merkmale, jedoch mit denselben Datenpunkten. In den Studien wurden bekannte Datensätze wie MNIST für die Ziffernerkennung, CIFAR-10 für die Bildklassifizierung und der IMDb-Datensatz für Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet.

In jedem Experiment nutzten die Klienten und der Server eine spezifische Architektur, die auf die jeweilige Aufgabe zugeschnitten war. Zum Beispiel wurde ein mehrschichtiges Perzeptron-Modell für grundlegende Tests verwendet, während ResNet-18 für Bildklassifizierungsaufgaben eingesetzt wurde.

#Übersicht der Ergebnisse

Die Ergebnisse der Experimente lieferten wichtige Erkenntnisse. Die Methode Cascaded Hybrid Optimization übertraf konsequent traditionelle VFL-Techniken in Bezug auf Geschwindigkeit und Konvergenz. Selbst bei grösseren Modellgrössen behielt die neue Methode eine stabile Leistung bei.

Ein auffälliges Ergebnis wurde in der Bildklassifizierungsaufgabe beobachtet. Die Trainingskurve der Modelle zeigte, dass Cascaded Hybrid Optimization eine höhere Genauigkeit in weniger Epochen erreichte als ZOO-basierte Ansätze. Diese Effizienz hebt das Potenzial hervor, verschiedene Optimierungstechniken zu kombinieren, um reale Probleme effektiv anzugehen.

#Fazit

Die Entwicklung von Cascaded Hybrid Optimization stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich des Vertikalen Federated Learning dar. Durch die Kombination der Vorteile sowohl der Zeroth-Order- als auch der First-Order-Optimierung bietet diese Methode eine praktische Lösung für die Herausforderungen im VFL. Sie gewährleistet Privatsphäre und ermöglicht gleichzeitig ein schnelleres Training von Modellen über verschiedene Abteilungen hinweg, wie z.B. Krankenhäuser und Banken.

Da Organisationen zunehmend auf Daten angewiesen sind und gleichzeitig auf Privatsphärebedenken achten, werden Techniken wie Cascaded Hybrid Optimization unverzichtbar werden. Die Fähigkeit, effektiv zusammenzuarbeiten, ohne sensible Informationen zu gefährden, ist der Schlüssel, um das Potenzial datengetriebenen Entscheidens in verschiedenen Branchen freizuschalten.

In Zukunft könnte eine weitere Erkundung dieser Methode ihre Anwendbarkeit in weiteren Bereichen erweitern und unser Verständnis darüber vertiefen, wie man Informationen sicher teilen kann, während man dennoch umsetzbare Erkenntnisse gewinnt.