Острота взгляда на графы: федеративное обучение без потерь

от

Автор: Денис Аветисян

Новый алгоритм SEAL позволяет повысить точность и обобщающую способность моделей при федеративном обучении на разнородных графовых данных.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал
Локальные GNN модели, обученные с использованием FedAvg и SEAL, демонстрируют различные ландшафты потерь в зависимости от настроек, при этом анализ проводится на моделях, полученных от случайно выбранных клиентов, что позволяет оценить влияние гетерогенности данных на процесс обучения.
Локальные GNN модели, обученные с использованием FedAvg и SEAL, демонстрируют различные ландшафты потерь в зависимости от настроек, при этом анализ проводится на моделях, полученных от случайно выбранных клиентов, что позволяет оценить влияние гетерогенности данных на процесс обучения.

Исследование предлагает метод, сочетающий минимизацию остроты и декореляцию представлений для борьбы с коллапсом размерности и оптимизации ландшафта потерь в задачах федеративного обучения графовым нейронным сетям.

Обучение графовых нейронных сетей (GNN) на масштабных реальных графах затруднено необходимостью централизованного сбора данных, что вызывает опасения по поводу конфиденциальности. В работе, озаглавленной ‘Sharpness-aware Federated Graph Learning’, предложен подход к федеративному обучению графов, позволяющий совместно обучать GNN модели без обмена приватными данными. Ключевой проблемой при этом является гетерогенность данных у различных участников, приводящая к снижению обобщающей способности моделей и «схлопыванию» размерности представлений. Для решения этой проблемы авторы предлагают алгоритм SEAL, который минимизирует как функцию потерь, так и её «резкость«, обеспечивая более устойчивое обучение и улучшая классификацию на гетерогенных графах. Возможно ли дальнейшее повышение эффективности федеративного обучения графов за счет адаптации алгоритма SEAL к различным архитектурам GNN и специфическим свойствам данных?

Вызов децентрализованного обучения графов

Многие современные наборы данных по своей природе представляют собой графы, отражая взаимосвязи между объектами — от социальных сетей и транспортных систем до молекулярных структур и знаний. Однако, данные часто распределены между множеством участников, например, пользователями мобильных устройств или различными организациями, что создает серьезные проблемы с конфиденциальностью и масштабируемостью. Прямой доступ к полному графу может быть невозможен из-за юридических ограничений или соображений защиты личной информации, а передача данных от каждого участника в центральный репозиторий требует значительных вычислительных ресурсов и создает риски утечки данных. В результате, традиционные методы машинного обучения, требующие централизованного доступа к данным, оказываются неэффективными в таких распределенных сценариях, что подталкивает к разработке новых подходов, способных обрабатывать данные непосредственно на стороне каждого участника, сохраняя при этом конфиденциальность и обеспечивая масштабируемость.

Традиционные методы машинного обучения сталкиваются с серьезными трудностями при работе с децентрализованными данными. В большинстве случаев, для эффективного обучения моделей требуется консолидация всех данных в едином месте, что часто оказывается невозможным или нежелательным. Это связано с проблемами конфиденциальности — передача данных от различных источников может нарушать правила защиты персональных данных и корпоративные политики. Кроме того, сбор и перемещение больших объемов информации, особенно в случае графовых данных, характеризующихся сложной структурой и взаимосвязями, требует значительных вычислительных ресурсов и времени. Подобная централизация также создает единую точку отказа и уязвимость для кибератак, что делает весь процесс обучения менее надежным и безопасным. В результате, возникает потребность в подходах, позволяющих обучать модели непосредственно на децентрализованных данных, избегая необходимости их централизации.

Неоднородность графовых данных между различными участниками представляет собой значительную проблему для обучения моделей. Отличия в структуре графов — плотность связей, наличие отдельных компонент — а также различия в признаках узлов и метках ребер приводят к нестабильности процесса обучения. Модель, обученная на данных одного участника, может демонстрировать низкую обобщающую способность при применении к данным другого, обладающего иным графовым строением или распределением признаков. Это явление особенно остро проявляется в задачах, где важна глобальная структура графа, а локальные различия могут существенно исказить полученные результаты. Преодоление этой неоднородности требует разработки специальных алгоритмов, способных адаптироваться к различным характеристикам графов, представленных на каждом клиенте, и обеспечивать устойчивое обучение в условиях распределенных данных.

В связи с возрастающей потребностью в анализе децентрализованных графовых данных, возникла необходимость в разработке инновационных подходов, таких как Федеративное обучение графов. Данный метод позволяет обучать модели машинного обучения коллективно, распределяя процесс обучения между несколькими клиентами, при этом избегая прямого обмена конфиденциальными данными. Вместо передачи самих графов, клиенты обмениваются лишь обновлениями модели, полученными на локальных данных. Это обеспечивает сохранение приватности и масштабируемость, позволяя эффективно использовать огромные объемы распределенных графовых данных для решения различных задач, от рекомендательных систем до обнаружения мошенничества, без компромиссов в отношении безопасности и конфиденциальности информации. Федеративное обучение графов открывает новые возможности для анализа данных, сохраняя при этом контроль над ними у владельцев данных.

Неоднородность данных клиентов может быть внутридоменной, когда данные поступают из одного источника, но имеют различные статистические свойства, или междоменной, когда данные поступают из совершенно разных источников.
Неоднородность данных клиентов может быть внутридоменной, когда данные поступают из одного источника, но имеют различные статистические свойства, или междоменной, когда данные поступают из совершенно разных источников.

Основы: Федеративное обучение и графовые нейронные сети

Обучение с федеративным подходом (Federated Learning, FL) представляет собой парадигму децентрализованного машинного обучения, в которой модель обучается на распределенных устройствах или серверах, сохраняя данные локально. Процесс включает в себя итеративное выполнение локальной оптимизации на каждом клиенте — то есть, каждый клиент обновляет параметры модели, используя собственные данные. После локальных обновлений, агрегированные изменения параметров модели (например, среднее значение обновлений) передаются на центральный сервер для глобального обновления модели. Этот процесс повторяется до достижения сходимости модели, обеспечивая обучение без необходимости централизации данных и сохраняя конфиденциальность.

Алгоритмы федеративного обучения, такие как FedAvg и FedProx, широко используются для распределенного обучения моделей, однако при работе со сложными графовыми данными стандартные реализации часто демонстрируют ограниченную эффективность. Это связано с тем, что графовые данные характеризуются сложной структурой взаимосвязей и нетривиальной зависимостью между узлами, что требует специализированных подходов к агрегации обновлений моделей. В частности, стандартные методы усреднения, используемые в FedAvg, могут приводить к потере информации о локальной структуре графа на каждом клиенте, а также к проблемам сходимости при гетерогенности данных. FedProx, добавляющий регуляризацию для контроля отклонения локальных моделей, может частично смягчить эти проблемы, но не решает их полностью в случае сложных графовых структур и высокой степени неоднородности данных между клиентами.

Нейронные сети, работающие с графами (GNN), демонстрируют высокую эффективность при обучении на данных, представленных в виде графов, за счет агрегации информации от соседних узлов. Однако, при использовании GNN в рамках федеративного обучения, возникают специфические трудности. Основными являются высокие затраты на передачу данных, обусловленные необходимостью обмена информацией о структуре графа и векторами признаков узлов, а также риски нарушения конфиденциальности, связанные с потенциальной реконструкцией графовой структуры или утечкой информации об отдельных узлах при обмене градиентами или параметрами модели. Для решения этих проблем требуются методы сжатия и дифференциальной конфиденциальности, а также стратегии, направленные на минимизацию объема передаваемых данных, например, обучение на локальных подграфах или обмен только наиболее значимой информацией.

Объединение федеративного обучения (FL) и графовых нейронных сетей (GNN) позволяет реализовать федеративное обучение графов (Federated Graph Learning), открывая возможности для совместного анализа графовых данных без нарушения конфиденциальности. В данном подходе, локальные GNN модели обучаются на децентрализованных графах, принадлежащих различным участникам, и лишь агрегированные обновления моделей передаются для глобальной оптимизации. Это позволяет извлекать знания из распределенных графовых данных, таких как социальные сети или сети знаний, сохраняя при этом данные на локальных устройствах и минимизируя риски, связанные с централизованным хранением и обработкой данных. Применяются стратегии, направленные на снижение коммуникационных издержек, например, выборочная агрегация обновлений или сжатие моделей, для эффективной работы в условиях ограниченной пропускной способности сети и большого объема данных.

Сравнение представлений, полученных с использованием графовой нейронной сети, показывает, что декорреляция представлений (RepDec) улучшает обобщающую способность модели в условиях не-IID данных (набор COLLAB) и междоменной переносимости (BioSnCV).
Сравнение представлений, полученных с использованием графовой нейронной сети, показывает, что декорреляция представлений (RepDec) улучшает обобщающую способность модели в условиях не-IID данных (набор COLLAB) и междоменной переносимости (BioSnCV).

Борьба с неоднородностью: ключевые техники

Неоднородность данных графа часто приводит к $«коллапсу размерности»$, когда представления, полученные с помощью графовых нейронных сетей (GNN), теряют способность к различению. Это происходит из-за высокой корреляции между признаками узлов и ребер, что снижает информативность векторных представлений. Для смягчения этой проблемы применяются методы декорреляции представлений, использующие метрики, такие как норма Фробениуса и матрица ковариации. Норма Фробениуса оценивает общую величину матрицы, а матрица ковариации позволяет оценить степень линейной зависимости между различными признаками. Минимизация этих метрик способствует созданию более независимых и, следовательно, более дискриминативных векторных представлений узлов и ребер графа.

Стратегии пересемплирования данных в задачах федеративного обучения на графах направлены на выравнивание распределения данных между клиентами. Несбалансированное распределение может приводить к смещению модели в сторону доминирующих клиентов и замедлять процесс сходимости. Методы пересемплирования, такие как случайная перевыборка, взвешенная перевыборка или использование техник, основанных на генерации синтетических данных, позволяют уменьшить дисбаланс, обеспечивая более равномерное представление различных подграфов у каждого клиента. Это, в свою очередь, способствует улучшению обобщающей способности модели и повышению её устойчивости к смещениям, возникающим из-за неравномерного распределения данных. Применение пересемплирования особенно важно в сценариях, где данные на разных клиентах имеют существенно различающиеся характеристики или размеры.

Алгоритмы федеративного обучения (FL), такие как SCAFFOLD, решают проблему отклонения клиентов (client drift) путем включения контрольных переменных (control variates). Отклонение клиентов возникает из-за неидентичного распределения данных между клиентами, что приводит к расхождению локальных моделей. SCAFFOLD использует контрольные переменные для оценки и компенсации этих отклонений, усредняя не только веса моделей, но и коррекции, вычисленные на основе этих переменных. Это позволяет снизить дисперсию усредненных обновлений и стабилизировать процесс обучения, повышая общую точность и скорость сходимости модели, особенно в гетерогенных средах с большим количеством клиентов.

Методы, основанные на минимизации остроты ландшафта функции потерь (Sharpness-aware Minimization, SAM), направлены на поиск параметров модели, минимизирующих не только значение функции потерь, но и ее чувствительность к небольшим изменениям этих параметров. Это достигается путем вычисления градиента не только по текущим параметрам, но и по параметрам, немного возмущенным в направлении наибольшего градиента. В результате, SAM способствует обучению моделей, менее подверженных переобучению и более устойчивых к небольшим изменениям входных данных, что повышает их обобщающую способность. Эффективность метода обусловлена поиском минимумов в более «плоских» областях ландшафта потерь, где градиент менее выражен и модель демонстрирует большую стабильность. Математически, это часто реализуется добавлением члена регуляризации, пропорционального норме градиента, к основной функции потерь, что заставляет модель искать решения с более низким уровнем градиента: $L_{SAM} = L(w) + \lambda ||\nabla L(w)||^2$, где $L(w)$ — функция потерь, $w$ — параметры модели, а $\lambda$ — гиперпараметр, контролирующий силу регуляризации.

Продвинутые стратегии: структурное разделение и кластеризация

В отличие от традиционных подходов федеративного обучения, ограничивающихся обменом параметрами модели, методы, такие как FedStar, расширяют возможности взаимодействия между клиентами за счет обмена информацией о структуре графов. Это позволяет каждому клиенту не только учиться на данных других участников, но и учитывать особенности их графовых топологий. По сути, клиенты делятся не только тем, что они узнали, но и как организованы их данные, что существенно повышает эффективность обучения, особенно в сценариях, где графы, используемые различными клиентами, значительно отличаются по структуре. Такой обмен структурной информацией позволяет модели лучше обобщать знания и адаптироваться к новым, ранее не встречавшимся графам, что приводит к повышению точности и устойчивости в различных условиях.

Метод GCFL+ использует кластеризацию клиентов для объединения графов со схожими характеристиками, что позволяет значительно повысить эффективность процесса агрегации моделей и снизить объем передаваемых данных. Вместо того чтобы усреднять обновления моделей от всех клиентов напрямую, GCFL+ сначала разделяет их на группы, основанные на сходстве их графовых структур. Это позволяет каждой группе формировать более согласованную локальную модель, прежде чем эти локальные модели будут объединены для создания глобальной модели. Такой подход снижает влияние выбросов и улучшает обобщающую способность, поскольку обновления от клиентов с похожими графами имеют большее влияние на глобальную модель. В результате, GCFL+ не только ускоряет сходимость обучения, но и сокращает затраты на коммуникацию, что особенно важно в условиях ограниченной пропускной способности сети и большого числа участников.

Использование распределения Дирихле позволяет более точно моделировать неоднородность данных, распределенных между различными клиентами, что значительно улучшает процесс обучения. В отличие от традиционных подходов, предполагающих однородность данных, данный метод учитывает, что каждый клиент может обладать уникальным распределением признаков. Распределение Дирихле, будучи априорным распределением вероятностей над симплексами, эффективно описывает вероятности принадлежности данных к различным категориям или кластерам, что позволяет алгоритму адаптироваться к индивидуальным особенностям каждого клиента. Это, в свою очередь, приводит к более эффективной агрегации моделей и снижению влияния предвзятых или нерепрезентативных данных, обеспечивая более надежное и точное обучение в условиях федеративного обучения, где данные по своей природе гетерогенны и распределены по различным узлам.

Архитектура GAT (Graph Attention Network), являясь разновидностью графовых нейронных сетей (GNN), предоставляет эффективный механизм для анализа и моделирования сложных взаимосвязей в гетерогенных графах. В отличие от традиционных GNN, GAT использует механизмы внимания, позволяющие каждому узлу графа динамически оценивать важность соседних узлов при агрегации информации. Этот процесс позволяет сети фокусироваться на наиболее релевантных связях, игнорируя несущественные, что особенно важно при работе с графами, содержащими разнородные типы узлов и связей. Применение механизмов внимания позволяет GAT эффективно улавливать сложные паттерны и зависимости в данных, превосходя по производительности традиционные методы при решении задач классификации, предсказания свойств и анализа связей в гетерогенных графовых структурах.

Предложенный алгоритм SEAL демонстрирует превосходство над существующими передовыми методами на широком спектре эталонных наборов данных, включающих, в частности, AIDS, BZR, COX2, DHFR, MUTAG, NCI-11, PTC-MR, DD, ENZYMES, PROTEINS, Letter-high, Letter-med, Letter-low, COLLAB, IMDB-BINARY и IMDB-MULTI. Такие результаты свидетельствуют о значительно улучшенной способности к обобщению и повышенной устойчивости алгоритма SEAL в различных условиях. Это позволяет утверждать, что SEAL эффективно справляется с задачами обучения на гетерогенных данных и демонстрирует надежную производительность, превосходящую существующие подходы в широком диапазоне сценариев.

Результаты обширных экспериментов демонстрируют, что разработанный алгоритм SEAL превосходит существующие методы федеративного обучения, такие как FedAvg, FedProx, SCAFFOLD, FedNova, GCFL+ и FedStar, по показателю тестовой точности. Преимущество SEAL проявляется в различных сценариях: при независимом и идентичном распределении данных (IID), неоднородном распределении (Non-IID), при использовании данных из разных наборов (cross-dataset), а также при обучении на данных из разных доменов (inter-domain). Это указывает на более высокую обобщающую способность и устойчивость алгоритма SEAL к различным типам неоднородности данных, что делает его перспективным решением для широкого круга задач федеративного обучения.

Для достижения максимальной эффективности алгоритма SEAL, тщательная настройка параметров является критически важной. Исследования показали, что оптимальные значения регуляризационного коэффициента ($\alpha$) находятся в диапазоне от 0.005 до 0.01, а радиус возмущения ($\rho$) составляет 0.005 для сценариев IID и Non-IID, что подразумевает однородное и неоднородное распределение данных соответственно. Однако, при работе с кросс-датасетными и междоменными задачами, радиус возмущения следует уменьшить до 0.001. Данные результаты подчеркивают, что корректный подбор параметров позволяет не только повысить точность модели, но и обеспечить ее обобщающую способность и устойчивость к различным типам данных и распределениям.

Исследование демонстрирует, что в условиях федеративного обучения на графовых данных, проблема обострения ландшафта функции потерь может существенно снизить обобщающую способность модели. Авторы предлагают подход, направленный на смягчение этой проблемы путём применения методов, уменьшающих резкость ландшафта. Как заметил Анри Пуанкаре: «Математия — это искусство давать верные названия вещам». В данном случае, точность названий и формулировок, используемых в алгоритме SEAL, позволяет более эффективно справляться с неоднородностью данных и предотвращать коллапс размерности, что в конечном итоге приводит к повышению стабильности и производительности модели в условиях децентрализованного обучения.

Куда же дальше?

Представленная работа, несомненно, вносит вклад в область федеративного обучения графам, но истинный скептик не может не заметить, что решение проблемы обострения ландшафта потерь и коллапса размерности — это лишь локальный успех. Алгоритм SEAL демонстрирует улучшение обобщающей способности, однако, как и любое эвристическое решение, оно не устраняет фундаментальную проблему: гетерогенность данных остается источником нестабильности. Декорреляция представлений — элегантный, но все же компромисс, поскольку полное игнорирование информации, содержащейся в корреляциях, может оказаться контрпродуктивным.

Будущие исследования, вероятно, должны быть направлены не на смягчение последствий гетерогенности, а на её активное использование. Поиск алгоритмов, способных извлекать полезные знания из различий между локальными графами, представляется более перспективным направлением, чем бесконечная борьба с «острыми» минимумами. Необходимо исследовать методы, позволяющие строить модели, не стремящиеся к глобальной унификации представлений, а сохраняющие локальные особенности, обеспечивая при этом возможность эффективного обмена информацией.

В конечном счете, задача федеративного обучения графам — это не просто оптимизационная проблема, а вопрос философский. Можно ли построить действительно обобщающую модель, если данные по своей природе фрагментированы и неоднородны? Или же сама концепция «общей» модели — это иллюзия, и необходимо стремиться к созданию ансамбля локальных экспертов, взаимодействующих друг с другом?

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16247.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-21 02:30