Avancées dans l'apprentissage fédéré pour la reconnaissance vocale

Les systèmes de reconnaissance vocale automatique (ASR) sont maintenant largement utilisés et efficaces pour de nombreuses langues. Ils aident à créer des produits et des services dans divers domaines. Cependant, ces systèmes ont souvent besoin de beaucoup de mémoire et de puissance de calcul. Pour entraîner ces modèles, on a généralement besoin de serveurs puissants et de grands ensembles de données rassemblés au même endroit. Récemment, beaucoup ont commencé à ajuster des modèles ASR pré-entraînés avec des données collectées lors d'une utilisation réelle.

Cette pratique soulève des questions comme qui possède les données, la vitesse de traitement et le coût impliqué. Avec des appareils portables comme les ordinateurs, les smartphones et les appareils connectés, qui ont souvent une puissance de calcul limitée, ces problèmes sont devenus plus visibles.

À cause de ces défis, l'entraînement de modèles de manière distribuée, appelé Apprentissage Fédéré (FL), a suscité l'intérêt des chercheurs. L'objectif du FL est d'utiliser efficacement des données locales et privées, permettant aux modèles d'être formés sur des appareils sans avoir besoin d'un ensemble de données centralisé massif. Cela se fait en rassemblant des informations provenant d'appareils connectés tout en gardant les données individuelles privées.

#Défis de l'apprentissage fédéré

Dans des scénarios pratiques, en plus des problèmes habituels de FL comme des données qui varient d'un appareil à l'autre, les différences de puissance de calcul entre les appareils créent d'autres défis. La plupart des méthodes de FL supposent que tous les appareils sont similaires en termes de capacités de calcul, ce qui n'est souvent pas le cas. Les appareils peuvent avoir de grandes différences en mémoire, puissance de traitement et consommation d'énergie. Leurs ressources disponibles peuvent changer en fonction de ce qu'ils font d'autre.

De nombreuses applications du monde réel impliquent des appareils limités en ressources. Donc, le cadre FL doit gérer différents types de modèles, en s'adaptant aux tâches spécifiques et aux limitations de ressources de chaque appareil. On peut classer le FL en deux types : FL homogène, où tous les appareils utilisent le même modèle, et FL hétérogène, où différents modèles sont utilisés sur différents appareils. Le FL homogène est généralement plus facile que le FL hétérogène, car un modèle central peut être mis à jour pour tous les appareils, tandis que le FL hétérogène doit gérer plusieurs modèles différents.

Des recherches récentes ont abordé le FL hétérogène en conservant plusieurs modèles centraux-un pour chaque type de modèle-ou en partageant certaines parties des différents modèles entre les appareils. Bien que efficaces, ces méthodes nécessitent plus de ressources pour le stockage et le calcul. Une stratégie alternative implique l'entraînement partiel, où seules certaines parties des modèles sont entraînées, réduisant les besoins en ressources pour s'adapter aux appareils clients.

#Architectures à Sortie anticipée

Notre approche se concentre sur l'utilisation de modèles à sortie anticipée (EE). Ces modèles ont des branches supplémentaires qui peuvent produire des résultats plus tôt dans le traitement. Cela signifie qu'après quelques couches, une sortie peut être générée, permettant des réponses plus rapides en fonction des exigences des différents appareils. Si bien entraînés, ces modèles EE peuvent offrir d'excellentes performances pour l'ASR, même à des points de sortie plus bas.

Utiliser des modèles EE permet aussi de combiner efficacement les mises à jour côté serveur, facilitant la gestion de la protection des données privées et le partage sécurisé d'informations. Notre travail s'appuie sur des études précédentes mais vise à ajouter des arguments plus solides et des résultats expérimentaux.

#Contributions de l'étude

Nous avons pour but d'avancer les connaissances académiques dans trois domaines clés :

1. Nous analysons la base mathématique des EE dans le FL. Nous prouvons que l'entraînement de divers modèles EE avec différentes couches peut être vu comme l'entraînement d'un seul modèle si les différentes pertes de sortie sont combinées de manière appropriée.

2. Nous démontrons que les modèles EE facilitent la fédération de différents modèles sans avoir besoin de méthodes complexes. Cela permet l'utilisation simultanée de méthodes pour protéger les données privées.

3. Nous mettons en avant certains aspects pratiques de la mise en œuvre de l'ASR fédéré, montrant l'efficacité de notre méthode d'Agrégation et les avantages de geler certaines parties du modèle pré-entraîné.

#Travaux connexes

#Apprentissage fédéré pour l'ASR

L'apprentissage fédéré dans l'ASR fait face à des défis uniques. En plus des données qui ne sont pas indépendantes et identiquement distribuées (non-i.i.d.), il y a de fortes demandes computationnelles de la part des modèles ASR qui peuvent ne pas être satisfaites par les appareils clients. L'ASR s'appuie généralement sur de grands ensembles de données, souvent disponibles uniquement sur des serveurs centraux. Certaines études ont exploré ce domaine et discuté des méthodes d'optimisation et des stratégies d'entraînement.

Plusieurs travaux initiaux ont cherché à améliorer le FL ASR, proposant des méthodes pour agréger dynamiquement les gradients. De nombreux chercheurs soulignent la nécessité de pré-entraîner les modèles de manière centrale pour assurer la convergence. Cependant, il existe des résultats contradictoires concernant le meilleur modèle pour différentes tâches d'ASR.

#Apprentissage fédéré avec des appareils Hétérogènes

L'intérêt pour le FL avec différents appareils a récemment augmenté. La recherche met en lumière les défis rencontrés lors de la gestion de diverses architectures neuronales. Le partage de composants entre les modèles a été une approche courante pour y faire face. Certaines méthodes utilisent la distillation de connaissances pour maintenir à la fois des paramètres de modèle globaux et des informations locales, tandis que d'autres utilisent une perte contrastive à des fins similaires.

Entraîner et gérer des modèles divers peut être complexe et moins efficace. Des approches récentes ont commencé à souligner l'entraînement partiel où des modèles centraux sont divisés en sous-réseaux pour le déploiement client. Cela peut aider à améliorer l'efficacité tout en prenant en compte les limitations de chaque appareil.

#Confidentialité différentielle dans l'apprentissage fédéré

Avec le FL, il y a toujours un risque que des informations sur les données d'entraînement locales puissent être déduites des mises à jour envoyées au serveur. Bien que certaines études aient approfondi ce sujet dans le contexte de l'ASR, des attaques sur la vie privée ont été pleinement démontrées dans des domaines comme le traitement de texte et d'images. Pour répondre aux préoccupations en matière de confidentialité, des méthodes comme la Confidentialité Différentielle (DP) et l'Agrégation Sécurisée (SA) ont été introduites, mais les spécificités de leur application varient.

#Approche proposée

#Cadre d'apprentissage fédéré

L'objectif principal de l'apprentissage fédéré est d'améliorer un modèle global à travers une séquence de cycles, où les mises à jour des appareils connectés sont agrégées. À chaque cycle, les appareils connectés reçoivent le dernier modèle entraîné depuis le serveur central. Ensuite, chaque appareil effectue un processus d'entraînement local et renvoie les gradients calculés localement au serveur pour l'agrégation. Ce processus peut être amélioré grâce à diverses stratégies d'agrégation pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage.

#Apprentissage fédéré avec modèles à sortie anticipée

Étant donné la diversité des capacités des appareils, utiliser un seul modèle pour tous les appareils n'est pas pratique. Au lieu de cela, les architectures à sortie anticipée permettent de produire différentes sorties à différents moments, permettant aux appareils avec une capacité moindre de calculer des résultats plus tôt. Chaque partie du modèle peut être entraînée en utilisant une perte composite qui prend en compte les contributions de toutes les sorties.

En utilisant cette structure de modèle, nous pouvons nous assurer que tous les appareils connectés contribuent à l'entraînement, améliorant les performances globales sans avoir besoin d'un modèle entièrement uniforme sur tous les appareils.

#Apprentissage fédéré avec sorties anticipées sur des appareils hétérogènes

Dans ce scénario, chaque appareil peut supporter différents sous-réseaux en fonction de ses capacités. En procédant ainsi, nous pouvons nous assurer que même si certaines sorties ne sont pas présentes sur certains appareils, nous pouvons toujours agréger les gradients nécessaires pour un entraînement efficace. La contribution de divers appareils peut être pondérée en fonction du nombre de sorties qu'ils fournissent, améliorant ainsi le processus.

#Configuration expérimentale

Nous nous sommes concentrés sur deux ensembles de données principaux pour tester notre cadre proposé. L'ensemble de données TED-LIUM-3 contient des conférences TED en anglais avec 452 heures de discours, tandis que l'ensemble de données VoxPopuli est plus grand et multilingue, comprenant 1,8K heures de discours. Pour une configuration réaliste, nous avons structuré les données d'entraînement de manière à ce que chaque appareil ne voit des données que d'un seul locuteur.

Pour entraîner efficacement notre modèle, nous l'avons pré-entraîné en utilisant une approche centralisée avec un ensemble de données plus grand avant d'appliquer des techniques d'apprentissage fédéré. La performance des modèles a été mesurée en fonction de leurs taux d'erreurs de mots (WER) à différentes sorties.

#Résultats expérimentaux

Les résultats de nos expériences ont montré que même lorsque les modèles n'étaient pas complètement convergés en raison des coûts computationnels élevés, ils parvenaient tout de même à améliorer les performances dans l'ensemble. Nos découvertes ont mis en évidence que l'agrégation des modèles provenant d'appareils hétérogènes est efficace, surtout avec l'utilisation d'architectures à sortie anticipée.

#Appareils homogènes contre hétérogènes

Les expériences ont démontré que l'utilisation de modèles à sortie anticipée permet un entraînement efficace sur les appareils, quelle que soit leur capacité individuelle. Les résultats ont également indiqué que lors de l'utilisation de FedAvg et FedAdam pour l'agrégation, les performances étaient comparables sur toutes les sorties, que les modèles soient homogènes ou hétérogènes.

#Impact du gel des couches

Geler certaines parties du modèle, en particulier les couches convolutionnelles, a montré des avantages significatifs. Les expériences ont indiqué que cette pratique améliorait la convergence globale et les performances sur différentes sorties, confirmant son efficacité dans l'entraînement.

#Distribution non uniforme des clients

Pour refléter les scénarios du monde réel, nos tests ont également inclus des cas où les capacités des appareils étaient inégalement distribuées. Il a été observé que les sorties inférieures bénéficiaient d'un entraînement axé sur elles, et, étonnamment, cela n'a pas eu d'impact négatif sur les performances des sorties supérieures. Cela suggère qu'une partie inférieure du modèle bien entraînée peut améliorer les performances globales du système.

#Entraînement centralisé côté serveur

Nous avons également examiné les effets de l'entraînement centralisé sur le modèle agrégé après les cycles d'apprentissage fédéré. Il a été constaté avec intérêt que cette approche conduisait parfois à de moins bonnes performances, notamment lorsque l'ensemble de données retenu était petit. Les conclusions ont souligné que disposer de données représentatives suffisantes est crucial pour que l'entraînement central soit efficace.

#Conclusion

Notre étude a fourni un aperçu détaillé de l'apprentissage fédéré dans le contexte d'appareils divers, en utilisant des modèles à sortie anticipée pour l'ASR. Nous avons démontré que l'application d'architectures à sortie anticipée permet une agrégation simple de différents modèles, permettant un entraînement efficace même lorsque certaines parties du modèle ne sont disponibles que sur certains appareils. Nos expériences ont montré la validité de nos affirmations, montrant des améliorations en convergence et en performance, même dans des conditions moins qu'idéales.

Ce travail contribue au développement continu de stratégies d'apprentissage fédéré, en particulier dans le domaine de la reconnaissance vocale, fournissant des idées qui peuvent aider dans la conception future de systèmes ASR résilients et efficaces.