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法學機器學習中權重傳輸協議的作用
介紹
聯邦機器學習允許在各種分散的裝置上訓練機器學習模型，而無需將資料傳送到中央伺服器。權重傳輸協議是聯邦機器學習的關鍵組成部分，因為它負責在訓練過程中在客戶端裝置和中央伺服器之間通訊模型權重。在本文中，我們研究了權重傳輸協議在機器學習中的重要性，並解釋了差分隱私、安全聚合和壓縮等關鍵技術，這些技術用於確保模型權重傳輸中的隱私、安全和效率。我們還討論了選擇權重傳輸協議所涉及的權衡，以及為正確的用例選擇正確協議的必要性。
權重傳輸協議
權重傳輸協議是分散式機器學習的關鍵組成部分，它在多個裝置或節點上訓練模型。權重傳輸協議指定在維護資料隱私的同時，在節點之間傳送模型權重的方法。
機器學習中權重傳輸有幾種方法，包括：
1. 聯邦學習
聯邦學習是一種分散式學習策略，它允許在各種裝置上訓練全域性模型，而無需共享任何使用者資料。透過這種方式，模型權重被傳輸到中央伺服器並彙集以形成全域性模型。然後將權重發送回客戶端裝置以進行進一步訓練。
在聯邦學習中，每個客戶端裝置都在其自身資料上訓練本地模型，並且僅將更新的模型權重通訊到中央伺服器。然後，伺服器聚合所有客戶端模型權重以建立一個全域性模型，其效能優於任何單個客戶端模型。
在聯邦學習中，權重傳輸過程通常包括以下步驟：
伺服器在初始化時生成並分發全域性模型給所有客戶端。
本地訓練 - 每個客戶端使用全域性模型作為起點在其自身資料上訓練模型。
權重更新 - 本地訓練後，每個客戶端僅將其更新的模型權重通訊到伺服器。
聚合 - 伺服器聚合所有客戶端的更新模型權重以建立一個新的全域性模型。
重複 - 該操作將持續進行，直到收斂或達到所需的精度。
2. 差分隱私
差分隱私是一種隱私保護方法，它在將模型權重發送到中央伺服器之前向其中引入噪聲。這阻止伺服器根據使用者的模型權重推斷關於特定使用者的敏感資訊。
差分隱私是一種隱私保護方法，可以在機器學習權重傳輸協議中使用，以保護有關個體使用者的敏感資訊。
在差分隱私中，在傳輸之前向模型權重引入隨機噪聲，這使得更難以從權重中推斷出關於特定使用者的敏感資訊。
新增的噪聲量取決於稱為 epsilon 的隱私引數，該引數控制隱私和精度之間的權衡。較大的 epsilon 值允許新增更多噪聲，這會提高隱私性，但可能會降低精度。
使用差分隱私的權重傳輸協議通常涉及以下步驟：
初始化 - 伺服器初始化全域性模型並將其傳送給所有客戶端。
本地訓練 - 每個客戶端使用全域性模型作為起點在其自身資料上訓練模型。
權重更新 - 本地訓練後，每個客戶端在將其模型權重發送到伺服器之前，向其模型權重新增隨機噪聲。引入的噪聲量由隱私引數 epsilon 確定。
聚合 - 伺服器聚合來自所有客戶端的噪聲模型權重以生成新的全域性模型。然後從聚合的模型權重中去除噪聲以獲得最終的模型權重。
重複 - 該過程將重複多次，直到收斂或達到所需的精度。
3. 安全聚合
為了確保模型權重安全地傳輸到伺服器而不會暴露給其他客戶端或伺服器，安全聚合使用密碼技術，例如同態加密或安全多方計算。
安全聚合是一種隱私保護方法，可以在機器學習權重傳輸協議中使用，以確保模型權重在客戶端裝置和中央伺服器之間安全且私密地交換。
在安全聚合中，使用同態加密或安全多方計算等密碼技術，使客戶端能夠將其加密的模型權重傳輸到伺服器，而無需透露有關權重或客戶端資料的任何資訊。然後，伺服器對加密權重執行必要的聚合計算，並將生成的加密聚合權重發送回客戶端以進行進一步訓練。
○ 使用安全聚合的權重傳輸協議通常涉及以下步驟：
初始化 - 伺服器初始化全域性模型並將其傳送給所有客戶端
本地訓練 - 每個客戶端使用全域性模型作為起點在其自身資料上訓練模型。
權重加密 - 本地訓練後，每個客戶端在將其模型權重傳輸到伺服器之前，使用同態加密或安全多方計算對其模型權重進行加密。
聚合 - 伺服器使用同態加密或安全多方計算聚合來自所有客戶端的加密模型權重。
解密 - 然後對生成的加密聚合權重進行解密以獲得最終的模型權重。
重複 - 該過程將重複多次，直到收斂或達到所需的精度。
4. 壓縮
壓縮是一種可以在機器學習權重傳輸協議中使用的方法，以減少必須在客戶端裝置和中央伺服器之間傳輸的資料量。目標是在傳輸之前壓縮模型權重，減少必須傳輸的資料量以及相關的通訊成本。
在權重傳輸協議中，可以實現多種壓縮演算法，包括：
量化是使用比其原始精度更少的位來編碼模型權重的過程。例如，權重可以用 8 位而不是 32 位來表示，從而減少必須傳輸的資料量。
稀疏化是使用比其初始密集形式更少的非零值來表示模型權重的過程。這可以透過將小的權重設定為零或使用其他方法來查詢和刪除不必要的權重來實現。
霍夫曼編碼 - 這是一種無失真壓縮技術，其中更短的程式碼被分配給資料中更頻繁出現的符號。透過將霍夫曼編碼應用於模型權重，可以減少必須傳輸的資料大小。
增量壓縮是僅傳輸當前和先前模型權重之間的差異或增量而不是整個模型權重的做法。當模型權重隨時間逐漸變化時，這很有用。
結論
總之，權重傳輸協議在聯邦機器學習中起著至關重要的作用。差分隱私、安全聚合和壓縮是在權重傳輸中使用的關鍵技術，以確保在客戶端裝置和中央伺服器之間傳輸模型權重時的隱私、安全和效率。
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