Avanzando la neuroimagen con técnicas de aprendizaje federado

El aprendizaje profundo ha hecho grandes cambios en áreas como la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje. Recientemente, está comenzando a causar revuelo en el campo del estudio del cerebro a través de imágenes, conocido como neuroimagen. A medida que los modelos de aprendizaje profundo se vuelven más grandes y complejos, es importante compartir y entrenarlos de una manera que mantenga los datos sensibles seguros, especialmente porque estos datos a menudo están ubicados a distancias largas en muchos lugares diferentes.

El análisis colaborativo de datos de MRI puede proporcionar información valiosa y ayudar a los investigadores a mirar más allá de lo que un solo estudio podría recopilar originalmente. Las resonancias magnéticas suelen mantener los datos durante mucho tiempo, lo que significa que se acumulan muchos datos en varios sitios de investigación. Con los avances en tecnología, los datos se están volviendo más complejos pero también más baratos de manejar. Esto anima a los investigadores a combinar datos de diferentes equipos para trabajar con grupos más grandes de muestras y encontrar detalles importantes mientras se mantiene la privacidad de los datos individuales.

Entrenar modelos con muchos datos mientras se mantiene la privacidad es muy importante. Sin embargo, llevar datos de varios sitios a un solo lugar central para el entrenamiento podría arriesgar la exposición de información sensible, lo que lleva a problemas éticos. El Aprendizaje Federado (FL) se encarga de esto permitiendo que diferentes dispositivos u organizaciones entrenen modelos sin compartir los datos reales.

En el FL, un servidor central organiza el entrenamiento, y los sitios cliente solo comunican detalles del modelo en lugar de los datos en sí. En algunos entornos, especialmente en los descentralizados, puede que no haya un servidor central, y los clientes entrenan un modelo juntos. Pero surgen desafíos debido a las diferencias en los datos entre los clientes, la velocidad de comunicación limitada y los costos de cómputo. Este artículo se centra en mejorar la eficiencia de la comunicación en sistemas de neuroimagen federados distribuidos entrenando modelos más simples en los sitios locales.

#¿Qué es el Aprendizaje Federado?

El Aprendizaje Federado se diferencia de los métodos tradicionales de aprendizaje distribuido de varias maneras:

#Datos No Idénticos

Los datos con los que trabajan los clientes no son los mismos en todos los casos. Cada sitio local puede tener datos que no representan con precisión a toda la población.

#Datos Desbalanceados

La cantidad de datos que cada cliente tiene puede diferir ampliamente, causando un desbalance en la representación.

#Distribución Amplia

A menudo, hay más clientes que muestras por cliente, mostrando la amplia distribución de los datos.

#Comunicación Limitada

La comunicación ocurre con poca frecuencia entre los clientes o entre los clientes y un servidor central, debido a conexiones lentas o costosas.

Este trabajo tiene como objetivo principal reducir los costos de comunicación al tratar con datos desbalanceados y no idénticos. El método lo hace encontrando una red más pequeña basada en los datos de cada sitio local y solo compartiendo los parámetros de esta red más pequeña durante las rondas de comunicación. En cada ronda, se elige un grupo de clientes y el entrenamiento federado continúa con este grupo más pequeño de clientes.

#El Problema de Optimización del Aprendizaje Federado

En una situación típica de FL, un servidor central busca crear un modelo estadístico global hablando periódicamente con un conjunto de clientes. El algoritmo de promediado federado puede trabajar con cualquier función objetivo establecida.

En un problema habitual de aprendizaje automático, el objetivo es minimizar la diferencia entre los resultados predichos y los resultados reales. Asumimos que los datos están divididos entre varios clientes. El marco de FL ayuda a abordar los problemas que surgen de la distribución no idéntica de los datos.

Al crear un método de entrenamiento federado, hay varios factores clave que deben considerarse para mantener la privacidad de los datos y manejar las diferencias en los datos de los clientes y las limitaciones de recursos. Varios trabajos han buscado manejar datos no idénticos, pero algunos estudios sugieren que la precisión de FL con datos no idénticos tiende a disminuir.

#Cómo se Aplica el Aprendizaje Federado a la Neuroimagen

En los últimos diez años, la neuroimagen ha visto un crecimiento significativo en el intercambio de datos, herramientas de código abierto, y colaboración entre muchos sitios. Este cambio se debe principalmente a los altos costos y el tiempo involucrado en la recopilación de datos de neuroimagen. Al combinar datos, los investigadores pueden encontrar información que va más allá de los objetivos originales de estudios individuales. Compartir datos ayuda a fortalecer la investigación a través de tamaños de muestra más grandes y confirmación de resultados, lo cual es crítico en estudios de neuroimagen.

Poder aumentar los tamaños de muestra no solo ofrece predicciones más confiables, sino que también refuerza la fiabilidad y validez de los hallazgos de investigación. Ayuda a prevenir la manipulación y fabricación de datos. Además, reutilizar datos puede reducir significativamente los costos de investigación.

El Aprendizaje Federado está ganando reconocimiento como un método importante en la atención médica y la neuroimagen. En la imagen biomédica, se ha utilizado FL para varias tareas. Estas incluyen segmentar cerebros completos a partir de escaneos de MRI, detectar tumores cerebrales, clasificar datos de fMRI de múltiples sitios y encontrar biomarcadores para enfermedades. Existen algunas plataformas que permiten un procesamiento de datos distribuidos enfocado y privado en la imagen cerebral, destacando el papel de FL en hacer más eficiente el análisis de datos de atención médica mientras se protege la privacidad.

#Mejorando la Eficiencia en el Aprendizaje Federado

Un objetivo principal al reducir el tamaño del modelo es encontrar redes más pequeñas dentro de redes más grandes. Este enfoque es atractivo por varias razones, especialmente para tareas en tiempo real en dispositivos con recursos limitados, que son comunes en situaciones de aprendizaje federado y colaborativo. Hacer las redes grandes más pequeñas puede reducir significativamente la carga de procesamiento.

Recientemente, ha surgido un concepto llamado la hipótesis del boleto de lotería. Sugiere que existen redes más pequeñas y efectivas dentro de redes más grandes y complejas. Estas redes más pequeñas pueden ser entrenadas por separado para lograr resultados comparables a redes densas completamente entrenadas.

Los métodos de poda en el aprendizaje profundo generalmente se dividen en tres categorías: inducir escasez antes del entrenamiento, durante el entrenamiento o después del entrenamiento.

En el contexto de FL, usar un método de boleto de lotería podría no ser eficiente en términos de comunicación. Tales métodos a menudo necesitan costosos ciclos de poda y reentrenamiento. Pocos estudios se han centrado en la poda en entornos de FL. Algunos han intentado introducir escasez durante el entrenamiento en FL, pero muchos de estos aún enfrentan problemas de comunicación.

Este trabajo busca abordar estas limitaciones a través de un nuevo método.

#Resumen del Método

En esta sección, describimos nuestro método propuesto para descubrir redes más pequeñas y entrenar estos modelos simplificados de manera efectiva y eficiente en comunicación.

#Descubriendo Sub-redes

Dado un conjunto de datos en un sitio local, el entrenamiento de una red neuronal se puede expresar como minimizar ciertos riesgos. Una sub-red dentro de esta red más grande es una versión que tiene menos parámetros.

El objetivo de encontrar estas redes más pequeñas desde el principio agrega restricciones al requerir que todas las iteraciones de parámetros estén dentro de un cierto espacio. Esto significa que el conjunto inicial de parámetros también debe seguir estas restricciones de manera consistente durante el entrenamiento.

#Puntuación de Importancia

Una forma efectiva de determinar qué conexiones en una red son importantes implica un enfoque que observa cómo cambiar cada parámetro afecta la pérdida. Esto implica calcular qué parámetros tienen la influencia más significativa y deben mantenerse.

Una vez determinado esto, se mantienen los parámetros con las puntuaciones más altas mientras se eliminan otros. Este proceso ayuda a crear una red más pequeña y eficiente que aún puede funcionar bien.

#Método Propuesto: Aprendizaje Federado Escaso para Neuroimagen (NeuroSFL)

Introducimos un nuevo método para el descubrimiento eficiente de sub-redes distribuidas en el contexto de la neuroimagen. El objetivo de NeuroSFL es mejorar la eficiencia de comunicación en escenarios de aprendizaje federado descentralizado, especialmente al tratar con datos no idénticos.

El proceso comienza con un modelo inicial compartido en todos los sitios locales. Luego, se calculan puntuaciones de importancia para cada parámetro basándose en los datos de imagen locales. Cada cliente luego comparte sus puntuaciones para crear una máscara para los parámetros principales.

Durante el entrenamiento federado, los clientes trabajan en sus datos locales. Al final del entrenamiento, envían sus parámetros entrenados de vuelta y estos se promedian, marcando el final de una ronda de comunicación. Los clientes solo comparten los pesos relacionados con los parámetros que permanecen activos según su máscara.

Esto resulta en una mejor eficiencia de comunicación ya que solo se comparte una pequeña parte de todo el modelo durante el proceso de entrenamiento.

#Cálculo Iterativo de Puntuaciones de Importancia

Probamos una versión iterativa del método de puntuación de importancia. Esta técnica permite múltiples rondas de evaluación de la importancia de los parámetros, lo que lleva a modelos potencialmente mejores.

#Conjunto de Datos y Datos No Idénticos

Para nuestros experimentos, utilizamos un conjunto de datos específico que se enfoca en el desarrollo cerebral y la salud infantil. Este conjunto de datos es grande, con más de 10,000 niños involucrados. Incluye varios escaneos de MRI y detalles demográficos sobre los sujetos.

Para crear distribuciones de datos no idénticas entre los clientes, utilizamos un método estadístico que ayuda a distribuir las etiquetas de clase de manera desigual entre diferentes clientes.

#Configuración Experimental

Nuestro objetivo era clasificar el sexo de los participantes basado en escaneos de MRI utilizando una versión modificada de un modelo conocido. El modelo fue optimizado a través de una búsqueda cuidadosa de la tasa de aprendizaje adecuada, el tamaño del lote y otros parámetros importantes.

Nuestros experimentos compararon NeuroSFL con métodos estándar. Estos incluyen métodos donde cada cliente entrena su modelo en sus datos locales y luego lo comparte para promediar.

En nuestra investigación, exploramos los efectos de usar máscaras locales versus máscaras globales, mostrando cómo diferentes estrategias impactan el rendimiento.

#Resultados y Discusión

#Efecto de los Niveles de Escasez

Primero analizamos cómo diferentes niveles de escasez influenciaron el rendimiento del modelo. Nuestro enfoque se desempeñó bien incluso a medida que la escasez aumentó, manteniendo una alta precisión en comparación con los métodos tradicionales.

NeuroSFL mostró resultados sólidos en varios niveles de escasez, superando otras técnicas especialmente en niveles de escasez media.

#Rendimiento en Datos No Idénticos

Nuestro modelo también mantuvo un buen rendimiento mientras trabajaba con datos diversos de varios clientes. La precisión fue consistente, sugiriendo que puede adaptarse bien a diferentes situaciones.

#Rendimiento de la Puntuación de Importancia Iterativa

Evaluamos varias variaciones del método de puntuación de importancia iterativa para ver cómo afectaban el rendimiento. Los resultados mostraron que aumentar el número de iteraciones no mejoraba significativamente la precisión en comparación con métodos más simples.

#Eficiencia del Rendimiento en el Mundo Real

Para probar nuestro método en un entorno práctico, empleamos un sistema de aprendizaje federado diseñado específicamente para neuroimagen. Nuestro método mostró mejoras considerables en velocidad en comparación con modelos tradicionales en términos de tiempo de comunicación, demostrando su efectividad en aplicaciones del mundo real.

#Conclusión

En resumen, hemos introducido un nuevo enfoque al aprendizaje federado específicamente para entrenar modelos escasos en la investigación de neuroimagen. Al centrarnos en crear redes más pequeñas basadas en la importancia de los parámetros, logramos reducir los costos de comunicación y mejorar la eficiencia en el entrenamiento distribuido. Nuestro método proporciona una forma efectiva de trabajar con datos de neuroimagen mientras se mantiene la privacidad intacta y se mejora la eficiencia de comunicación.