連合学習技術を使った神経画像診断の進展

深層学習は、コンピュータの視覚や言語処理の分野で大きな変化をもたらしてきた。最近では、脳を画像で研究する神経画像処理の分野でも影響を与え始めている。深層学習モデルが大きくて複雑になるにつれて、敏感なデータを安全に保ちながら共有し、訓練することが重要になってきた。このデータは、多くの異なる場所に分散していることが多いからだ。

MRIデータの共同分析は、貴重な洞察を提供し、研究者が一つの研究が元々集めた以上の情報を見る手助けをする。MRIスキャンは通常長期間保管されるため、さまざまな研究サイトでデータが蓄積されていく。技術の進歩により、データはより複雑になりつつも、管理が安くなってきている。これにより、研究者たちは異なるチームからデータを組み合わせて、より大きなサンプル群で重要な詳細を見つけることができるが、個別のデータはプライベートに保たれる。

多くのデータでモデルを訓練しながらプライバシーを守ることは非常に重要だ。ただし、さまざまなサイトからデータを一つの中央サーバーに持ち込むと、敏感な情報が漏れるリスクがあるため、倫理的な問題が生じる。フェデレーテッドラーニング（FL）は、実際のデータを共有せずに異なるデバイスや組織がモデルを訓練できるようにすることで、これに対処している。

FLでは、中央サーバーが訓練を管理し、クライアントサイトはデータではなくモデルの詳細だけを通信する。特に分散型の設定では、中央サーバーがない場合もあり、クライアントがモデルを一緒に訓練することもある。しかし、クライアント間のデータの違いや通信速度の制限、計算コストのために課題が出てくる。この記事では、分散型フェデレーテッド神経画像処理システムにおいて、ローカルサイトでシンプルなモデルを訓練することで通信効率を改善することに焦点を当てている。

#フェデレーテッドラーニングとは？

フェデレーテッドラーニングは、いくつかの点で従来の分散学習方法と異なる：

#非同一のデータ

クライアントが扱うデータは、全て同じではない。各ローカルサイトには、全体の人口を正確に表さないデータがあるかもしれない。

#不均衡なデータ

各クライアントが持つデータの量は大きく異なり、表現に不均衡が生じることがある。

#大きな分布

クライアントの数がサンプル数よりも多い場合が多く、データが広く分散していることを示す。

#限られた通信

クライアント間やクライアントと中央サーバー間の通信は、遅い接続や高コストのためにあまり行われない。

この研究は、非均衡かつ非同一のデータを扱う際の通信コストを削減することを主に目的としている。この手法では、各ローカルサイトのデータに基づいて小さなネットワークを見つけ、通信ラウンド中にこの小さなネットワークのパラメータのみを共有する。各ラウンドでは、一群のクライアントが選ばれ、この小さなグループでフェデレーテッド訓練が続けられる。

#フェデレーテッドラーニングの最適化問題

典型的なFLの状況では、中央サーバーが定期的にクライアントのセットと話し合い、グローバルな統計モデルを作成しようとする。フェデレーテッド平均化アルゴリズムは、任意の目的関数で機能する。

通常の機械学習の問題では、予測結果と実際の結果の違いを最小化することが目標だ。データは複数のクライアントに分割されていると仮定する。FLフレームワークは、非同一データ分布から生じる問題に対処するのに役立つ。

フェデレーテッド訓練手法を作成する際には、データプライバシーを維持し、クライアント間のデータの違いやリソース制限に対処するために、いくつかの重要な要素を考慮する必要がある。非同一データを扱うためのさまざまな研究が行われてきたが、非同一データを用いたFLの精度は低下しがちだと言われている。

#フェデレーテッドラーニングが神経画像処理に適用される方法

過去10年間、神経画像処理はデータ共有、オープンソースツール、さまざまなサイト間の協力において大きな成長を遂げてきた。この変化は、神経画像データの収集にかかる高コストと時間が大きな要因だ。データを組み合わせることで、研究者たちは個別の研究の元々の目的を超える洞察を見出すことができる。データを共有することで、研究は大きなサンプルサイズと結果の確認を強化され、これは神経画像研究では非常に重要だ。

サンプルサイズを増やすことで、より信頼性のある予測が可能になり、研究結果の信頼性や妥当性も強化される。データ操作や捏造を防ぐ機能も果たす。そして、データを再利用することで研究コストを大幅に削減できる。

フェデレーテッドラーニングは、医療や神経画像処理において重要な手法として認識されている。生物医学画像処理では、FLはさまざまなタスクに利用されている。これには、MRIスキャンからの脳全体のセグメンテーション、脳腫瘍の検出、複数サイトからのfMRIデータの分類、病気のバイオマーカーの発見が含まれる。脳画像での集中したプライベートな分散データ処理を可能にするプラットフォームも存在し、FLが医療データ分析の効率を高めながらプライバシーを保護する役割を果たすことが強調されている。

#フェデレーテッドラーニングでの効率性の向上

モデルサイズを削減する主な目標は、大きなネットワークの中に小さなネットワークを見つけることだ。このアプローチは、特にリソースが限られたデバイスでのリアルタイムタスクにおいて魅力的で、これはフェデレーテッドや共同学習の状況では一般的だ。大きなネットワークを小さくすることで、処理負荷を大幅に軽減できる。

最近、「ロッタリー・チケット仮説」という概念が登場した。これは、小さくて効果的なネットワークが、より大きく複雑なネットワークの中に存在することを示唆している。これらの小さなネットワークは、完全に訓練された密なネットワークと同等の結果を得るために別々に訓練できる。

深層学習におけるプルーニング手法は一般に、訓練前、訓練中、訓練後の3つのカテゴリーに分けられる。

FLの文脈では、ロッタリー・チケット手法を使用することは、通信の効率性の面であまり効率的ではないかもしれない。このような手法は、しばしばコストのかかるプルーニングと再訓練のサイクルを必要とする。FLの設定でプルーニングに焦点を当てた研究は少ない。FLの訓練中にスパース性を導入しようとする試みもあったが、多くのものは依然として通信の問題に直面している。

この研究では、これらの制約に対処する新しい手法を提案する。

#手法の概要

このセクションでは、コミュニケーション効率の高い方法で小さなネットワークを発見し、これらのシンプルなモデルを効果的に訓練するための提案手法を説明する。

#サブネットワークの発見

ローカルサイトにデータセットが与えられた場合、ニューラルネットワークの訓練は、特定のリスクを最小化することとして表現できる。この大きなネットワークの中のサブネットワークは、パラメータが少ないバージョンである。

最初にこれらの小さなネットワークを見つけることの目的は、すべてのパラメータの反復が特定の空間内にあることを要求する制約を加えることだ。つまり、初期のパラメータセットは、訓練中もこれらの制約に一貫して従う必要がある。

#重要度スコアリング

ネットワーク内のどの接続が重要であるかを判断する効果的な方法は、パラメータを変更したときに損失にどのように影響するかを見ていくアプローチだ。これには、最も強い影響を持ち、保持すべきパラメータを計算することが含まれる。

これが決まると、最高のスコアを持つパラメータを保持し、他は取り除く。このプロセスは、効率的で小さなネットワークを作成するのに役立ち、パフォーマンスを維持できる。

#提案手法：神経画像処理用スパース・フェデレーテッド・ラーニング（NeuroSFL）

私たちは、神経画像処理の文脈で効率的な分散サブネットワーク発見のための新しい手法を提案する。NeuroSFLの目標は、非同一のデータを扱う際に、分散型フェデレーテッド学習シナリオでの通信効率を改善することだ。

プロセスは、すべてのローカルサイトで共有された初期モデルから始まる。次に、ローカルの画像データに基づいて各パラメータの重要度スコアが計算される。各クライアントは、自分のスコアを共有して、トップパラメータのマスクを作成する。

フェデレーテッド訓練中、クライアントは自分のローカルデータで作業する。訓練が終了した時点で、彼らは訓練されたパラメータを送り返し、それが平均化されることで通信ラウンドが終了する。クライアントは、自分のマスクに基づいてアクティブなパラメータに関連する重みのみを共有する。

これにより、訓練プロセス中に全体のモデルの小さな部分だけが共有されるため、通信効率が向上する。

#反復的な重要度スコア計算

私たちは、重要度スコアリング手法の反復版をテストした。この技術により、パラメータの重要性を評価するラウンドを複数回行うことができ、より良いモデルにつながる可能性がある。

#データセットと非同一のデータ

実験では、脳の発達と子供の健康に焦点を当てた特定のデータセットを使用した。このデータセットは大規模で、10,000人以上の子供が関与しており、さまざまなMRIスキャンや被験者の人口統計情報が含まれている。

クライアント間で非同一のデータ分布を作成するために、異なるクライアント間でクラスラベルを不均等に分配する統計的手法を使用した。

#実験設定

我々は、MRIスキャンに基づいて参加者の性別を分類することを目指し、よく知られたモデルの修正版を使用した。このモデルは、適切な学習率、バッチサイズ、および他の重要なパラメータの慎重な探索を通じて最適化された。

私たちの実験では、NeuroSFLを標準的な手法と比較した。これには、各クライアントが自分のローカルデータでモデルを訓練し、その後平均化のために共有する方法が含まれる。

我々の研究では、ローカルマスクとグローバルマスクを使用した場合の影響を探り、異なる戦略がパフォーマンスにどのように影響するかを示した。

#結果と考察

#スパースレベルの影響

まず、異なるスパースレベルがモデルのパフォーマンスに与える影響を見た。我々のアプローチは、スパース性が増加しても高い精度を維持し、従来の手法と比較して良好な結果を示した。

NeuroSFLは、さまざまなスパースレベルで強い結果を示し、特に中間レベルのスパース性で他の技術を上回った。

#非同一データでのパフォーマンス

我々のモデルは、複数のクライアントからの多様なデータを扱う際にも良好なパフォーマンスを維持した。精度は一貫しており、さまざまな状況に適応できることを示唆している。

#反復的な重要度スコアパフォーマンス

我々は、反復的な重要度スコアリング手法のいくつかのバリエーションがパフォーマンスに与える影響を評価した。結果は、反復回数を増やしても、よりシンプルな手法と比較して精度が大きく向上しなかったことを示した。

#実世界でのパフォーマンス効率

我々の手法を実用的な設定でテストするため、神経画像処理専用のフェデレーテッド学習システムを使用した。我々の手法は、通信時間に関して従来のモデルよりもかなりの速度改善を示し、実世界のアプリケーションにおける効果を証明した。

#結論

要約すると、神経画像研究に特化したスパースモデルの訓練に新しいアプローチを提案した。パラメータの重要性に基づいて小さなネットワークを作成することに焦点を当てることで、通信コストを削減し、分散訓練における効率を向上させた。我々の手法は、プライバシーを保ちながら神経画像データを扱うための効果的な方法を提供し、通信効率を向上させることができた。