联邦大模型和可信联邦学习系列论文整理

2023-12-24 06:10:06

联邦学习、联邦大模型和可信联邦学习：前沿研究领域的深度探索

联邦学习

随着数据隐私和机器学习技术飞速发展，联邦学习已成为一个蓬勃发展的研究领域。这种分布式机器学习技术允许多个参与者协同训练一个模型，而无需共享其原始数据。联邦学习一方面保护了数据隐私，另一方面又通过利用多方数据提升了模型性能。

代码示例：

import tensorflow as tf

# 创建一个联邦数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    {
        "x": [[1, 2], [3, 4]],
        "y": [0, 1],
    }
)

# 将数据集拆分为联邦客户端
client1_dataset = dataset.take(1)
client2_dataset = dataset.skip(1).take(1)

# 在每个客户端上训练模型
client1_model = tf.keras.models.Sequential(
    [
        tf.keras.layers.Dense(units=1, activation="sigmoid"),
    ]
)
client1_model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy")
client1_model.fit(client1_dataset, epochs=1)

client2_model = tf.keras.models.Sequential(
    [
        tf.keras.layers.Dense(units=1, activation="sigmoid"),
    ]
)
client2_model.compile(optimizer="adam", loss="binary_crossentropy")
client2_model.fit(client2_dataset, epochs=1)

# 聚合客户端模型
aggregated_model = tf.keras.models.Sequential(
    [
        tf.keras.layers.Dense(units=1, activation="sigmoid"),
    ]
)
aggregated_model.set_weights(
    [
        (client1_model.get_weights()[0] + client2_model.get_weights()[0]) / 2,
        (client1_model.get_weights()[1] + client2_model.get_weights()[1]) / 2,
    ]
)

联邦大模型

联邦大模型是在联邦学习框架下训练的大型机器学习模型。这些模型由多个参与者共同训练，拥有数十亿甚至上万亿个参数，在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域拥有广泛应用。

可信联邦学习

可信联邦学习建立在联邦学习框架之上，引入了信任机制，以确保参与者之间的数据安全和模型性能，同时抵御恶意参与者的攻击。这是联邦学习面临的主要挑战之一，也是其实际应用的关键。

代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 创建一个可信聚合器
aggregator = tf.Variable(np.zeros((1,)), dtype=tf.float32)

# 定义一个聚合函数
def aggregate_updates(updates):
    # 验证参与者更新的有效性
    for update in updates:
        if not isinstance(update, np.ndarray):
            raise ValueError("Invalid update type")
        if update.shape != aggregator.shape:
            raise ValueError("Invalid update shape")

    # 更新聚合器
    aggregator.assign_add(np.mean(updates, axis=0))

# 聚合客户端更新
client1_update = np.array([1.0])
client2_update = np.array([2.0])
aggregate_updates([client1_update, client2_update])