Разреженное обучение в федеративном окружении: новый подход к экономии ресурсов

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный метод федеративного обучения, позволяющий создавать компактные и эффективные глобальные модели с минимальными затратами на передачу 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

В условиях неоднородных данных и участия клиентов, методы FLoPS и FedIter-HT демонстрируют эффективность восстановления разреженности при решении задач линейной регрессии, логистической классификации и многоклассовой классификации, причём эффективность сохраняется как при низком отношении сигнал/шум (3) и низкой корреляции ([latex]\rho_{cor}[/latex] = 0.2), так и при низком отношении сигнал/шум и высокой корреляции ([latex]\rho_{cor}[/latex] = 0.7), а также при высоком отношении сигнал/шум (20) и высокой корреляции. — В условиях неоднородных данных и участия клиентов, методы FLoPS и FedIter-HT демонстрируют эффективность восстановления разреженности при решении задач линейной регрессии, логистической классификации и многоклассовой классификации, причём эффективность сохраняется как при низком отношении сигнал/шум (3) и низкой корреляции ( $\rho_{cor}$ = 0.2), так и при низком отношении сигнал/шум и высокой корреляции ( $\rho_{cor}$ = 0.7), а также при высоком отношении сигнал/шум (20) и высокой корреляции.

В статье представлен подход, использующий L0-регуляризацию и вероятностные гейты для обучения разреженных моделей в распределенной среде.

Несмотря на растущую популярность федеративного обучения, сохранение разреженности моделей и эффективное использование данных при гетерогенности клиентов остается сложной задачей. В статье ‘Federated Learning With L0 Constraint Via Probabilistic Gates For Sparsity’ предложен новый подход к федеративному обучению, использующий L0-регуляризацию и вероятностные гейты для создания разреженных глобальных моделей. Показано, что предложенный метод позволяет достичь целевой плотности параметров, сохраняя при этом высокую статистическую производительность и снижая коммуникационные затраты. Способно ли данное решение стать стандартом для федеративного обучения в условиях ограниченных ресурсов и конфиденциальности данных?

Неуправляемая сложность: вызовы федеративного обучения

Распределенное обучение, обеспечивающее конфиденциальность данных при создании моделей, сталкивается с существенными трудностями, обусловленными неоднородностью распределения данных между устройствами. В отличие от традиционных подходов, где данные централизованы, федеративное обучение работает с локальными наборами данных, характеристики которых могут значительно различаться. Это разнообразие, известное как “не-IID” (non-independent and identically distributed) данные, приводит к смещению моделей в сторону доминирующих локальных данных, что снижает их обобщающую способность и общую производительность. Поэтому, разработка алгоритмов, устойчивых к таким различиям и способных эффективно обучаться на гетерогенных данных, является ключевой задачей в развитии федеративного обучения и расширении его практического применения.

Обучение сложных моделей на разнородных устройствах представляет собой значительную вычислительную задачу и требует интенсивного обмена данными. Это связано с тем, что каждое устройство, участвующее в процессе федеративного обучения, имеет ограниченные ресурсы — вычислительную мощность и пропускную способность сети. Передача больших объемов данных модели между устройствами и центральным сервером приводит к задержкам и повышенному энергопотреблению, что особенно критично для мобильных устройств. Более того, сложность моделей напрямую влияет на объем вычислений, необходимых для их обучения на каждом устройстве, что может приводить к снижению производительности и увеличению времени обучения. Таким образом, эффективное управление вычислительными затратами и оптимизация коммуникационных протоколов становятся ключевыми факторами для успешного развертывания федеративного обучения в реальных условиях.

Стандартные архитектуры моделей машинного обучения часто демонстрируют снижение эффективности в условиях негомогенного распределения данных (non-IID), что приводит к ухудшению обобщающей способности и снижению производительности. Особенно остро эта проблема проявляется при стремлении к более высоким показателям истинной доли обнаружений (True Discovery Rate, TDR) в различных сценариях работы с данными. Существующие методы, такие как FedIter-HT, имеют свои ограничения, и для достижения стабильно высоких TDR при значительных различиях в данных, требуется разработка и внедрение новых подходов, способных эффективно адаптироваться к этим вызовам и обеспечивать надежное обучение моделей в распределенных средах.

Эксперименты с различными значениями скоростей обучения [latex] \eta\_{\tilde{\theta}} [/latex] и [latex] \eta\_{\phi} [/latex] для весов и гейтов в тесте R2R² с использованием FLoPS-PA показали влияние гетерогенности данных и участия клиентов на синтетических данных при целевой плотности 5%. — Эксперименты с различными значениями скоростей обучения $\eta\_{\tilde{\theta}}$ и $\eta\_{\phi}$ для весов и гейтов в тесте R2R² с использованием FLoPS-PA показали влияние гетерогенности данных и участия клиентов на синтетических данных при целевой плотности 5%.

Разреженность как выход: за пределами традиционной регуляризации

Традиционные методы регуляризации, такие как L1 и L2 регуляризация, действительно способствуют разреженности моделей, однако их возможности по достижению высокой степени разреженности ограничены. L1 регуляризация, добавляя к функции потерь сумму абсолютных значений весов, может приводить к обнулению некоторых весов, но не гарантирует создание действительно разреженных структур с высокой долей нулевых параметров. L2 регуляризация, штрафуя квадрат нормы весов, способствует уменьшению величины весов, но редко приводит к их полному обнулению. В результате, модели, обученные с использованием этих методов, остаются относительно плотными, что ограничивает потенциальные выгоды в плане снижения вычислительных затрат и повышения обобщающей способности.

L0-регуляризация, в отличие от L1 и L2, напрямую стремится к минимизации количества ненулевых параметров модели, что обеспечивает более выраженную разреженность. Однако, задача минимизации $|w|_0$ (где $w$ — вектор весов модели) является комбинаторной и невыпуклой, что делает её вычислительно сложной и не поддающейся прямому решению. Для практической реализации L0-регуляризации требуются приближения и релаксации, например, использование непрерывных аналогов или эвристических алгоритмов, чтобы сделать задачу решаемой на практике, хотя и с некоторой потерей точности в достижении истинной разреженности.

Разработка структур “SparseModel” направлена на снижение вычислительных затрат и повышение обобщающей способности моделей. Подход FLoPS, реализованный в данной работе, демонстрирует улучшенные статистические показатели на наборах данных RCV1, MNIST и EMNIST по сравнению с обучением плотных моделей и другими методами, направленными на достижение разреженности. Экспериментальные результаты подтверждают, что использование разреженных структур позволяет эффективно уменьшить количество параметров, сохраняя или улучшая точность предсказаний, что особенно важно для задач с большим количеством признаков и ограниченными вычислительными ресурсами.

Результаты, полученные на синтетических данных с соотношением сигнал/шум 20 и коэффициентом корреляции 0.2, демонстрируют карты тепловых сигналов soft IOU для временных затворов в FLoPS (a) и карты тепловых сигналов бинарных масок в FedIter-HT (b) при одинаковой целевой плотности затворов, полученной в условиях гетерогенности данных и участия клиентов (HTC) в LR-случае.

Включение разреженной оптимизации: перепараметризация и стохастичность

Приём параметрической перестановки (Reparameterization Trick) позволяет вычислять градиенты через стохастические процессы, что является ключевым для обучения моделей с дискретными переменными. Традиционные методы дифференцирования неприменимы к случайным выборкам, однако параметрическая перестановка позволяет выразить случайную переменную через детерминированную функцию от непрерывных параметров. Это позволяет применять градиентный спуск $\nabla_{\theta} E[f(x_{\theta})] = E[\nabla_{\theta} f(x_{\theta})]$ для оптимизации моделей, включающих случайные узлы или операции, где $x_{\theta}$ — случайная переменная, зависящая от параметров θ. Таким образом, данный приём расширяет возможности обучения моделей, использующих дискретизацию или случайные процессы, делая их совместимыми с алгоритмами на основе градиента.

Для индукции разреженности в процессе обучения используются стохастические гейты, управляемые распределением Concrete. Распределение Concrete обеспечивает плавную и дифференцируемую аппроксимацию дискретных переменных, что позволяет применять стандартные методы градиентного спуска для обучения моделей с разреженной структурой. Вместо прямой выборки из категориального распределения, гейты используют параметры, полученные из распределения Concrete, что позволяет вычислять градиенты и обновлять веса модели даже при наличии дискретных элементов, контролирующих активацию нейронов или соединений.

Использование градиентного спуска позволяет эффективно оптимизировать разреженные модели, даже при наличии сложных архитектур. В частности, алгоритм FLoPS-PA обеспечивает коммуникационные затраты, сопоставимые с FedIter-HT, при этом последовательно демонстрируя более высокую истинную частоту обнаружения (True Discovery Rate — TDR) в различных условиях работы с данными. Это достигается за счет эффективной обработки разреженности и адаптации к специфике данных, что позволяет FLoPS-PA превосходить FedIter-HT по показателю TDR, определяющему точность обнаружения значимых параметров модели.

Результаты моделирования при отношении сигнал/шум 20 и коэффициенте корреляции 0.2 демонстрируют достижение целевой плотности ворот (5%) на этапах обучения в гетерогенных условиях данных и участия клиентов для случаев LR, LG и MC, при этом пунктирная синяя линия указывает на момент начала масштабирования [latex] \log \alpha [/latex]. — Результаты моделирования при отношении сигнал/шум 20 и коэффициенте корреляции 0.2 демонстрируют достижение целевой плотности ворот (5%) на этапах обучения в гетерогенных условиях данных и участия клиентов для случаев LR, LG и MC, при этом пунктирная синяя линия указывает на момент начала масштабирования $\log \alpha$ .

Максимизация информации: энтропия и эффективность модели

Максимизация энтропии представляет собой мощный подход к поиску вероятностных распределений, обладающих максимальным информационным содержанием. В основе этого метода лежит стремление к созданию моделей, которые эффективно используют доступные данные, избегая избыточности и сосредотачиваясь на наиболее значимых признаках. Этот процесс позволяет выявить распределения, в которых неопределенность максимальна при заданных ограничениях, что, в свою очередь, ведет к более компактным и эффективным моделям. По сути, максимизация энтропии способствует формированию моделей, способных к обобщению и адаптации, поскольку они не переобучаются на специфических деталях обучающей выборки, а улавливают общие закономерности. Такой подход особенно ценен в контексте машинного обучения, где стремление к созданию моделей с высокой производительностью и минимальным количеством параметров является ключевой задачей.

Связь между максимизацией энтропии, функцией логарифмической правдоподобности и свободной энергией позволяет достичь одновременной оптимизации двух ключевых характеристик модели: разреженности и плотности информации. Этот подход позволяет создавать модели, которые не только содержат меньше параметров, снижая вычислительную сложность, но и эффективно используют каждый из них для представления данных. Максимизация энтропии стимулирует распределение вероятностей к более равномерному, избегая переобучения и повышая обобщающую способность. Сочетание с функцией логарифмической правдоподобности гарантирует соответствие модели наблюдаемым данным, а использование концепции свободной энергии позволяет балансировать между соответствием данным и сложностью модели, предотвращая переобучение и обеспечивая эффективное обучение даже в условиях ограниченных данных. $F = U - TS$ — свободная энергия, где $T$ — температура, а $S$ — энтропия, что подчеркивает взаимосвязь между сложностью и информационным содержанием.

Разработанная модель демонстрирует значительное повышение эффективности за счет одновременного сокращения количества параметров и оптимизации их использования. Статистические тесты, проведенные на различных наборах данных, включая RCV1, MNIST и EMNIST, подтверждают превосходство подхода в условиях федеративного обучения. Результаты показывают, что модель не только требует меньше вычислительных ресурсов, но и обеспечивает более точные прогнозы, что делает ее особенно ценной для приложений, где конфиденциальность данных и ограниченные ресурсы являются ключевыми факторами. Подобная оптимизация позволяет добиться более высокой производительности при меньших затратах, открывая новые возможности для применения машинного обучения в различных областях.

Эксперименты с синтетическими данными LR и LG показали, что методы FLoPS-PA и FedIter-HT при целевой плотности в 5% обеспечивают сравнимые результаты с тестовым показателем R2R[latex]^2[/latex] в многократных экспериментах с данными LR. — Эксперименты с синтетическими данными LR и LG показали, что методы FLoPS-PA и FedIter-HT при целевой плотности в 5% обеспечивают сравнимые результаты с тестовым показателем R2R $^2$ в многократных экспериментах с данными LR.

Исследование демонстрирует, что устойчивость глобальной модели в условиях федеративного обучения возникает не благодаря централизованному проектированию, а как следствие локальных взаимодействий между участниками сети. Авторы предлагают метод, основанный на L0-регуляризации и вероятностных гейтах, что позволяет добиться разреженности модели и снизить затраты на коммуникацию. Это согласуется с идеей о том, что порядок не нуждается в архитекторе — он возникает из локальных правил. Как заметил Сёрен Кьеркегор: «Жизнь — это не поиск смысла, а поиск возможности». В данном случае, возможность заключается в создании эффективных и устойчивых распределенных систем обучения, где малые взаимодействия создают огромные сдвиги в производительности и масштабируемости.

Куда Ведет Разреженность?

Представленная работа, стремясь к разреженности в распределенном обучении, лишь подтверждает старую истину: порядок возникает не из принуждения, а из локальных взаимодействий. Ограничение L0, хоть и эффективное, остается лишь одним из возможных способов наложить правила на хаос данных. Более глубокое исследование должно быть направлено не на поиск “идеального” регуляризатора, а на понимание, как различные формы разреженности естественным образом возникают в самих данных, и как их можно использовать для улучшения обобщающей способности модели.

Очевидным ограничением является зависимость от вероятностных гейтов и, как следствие, сложность точной оценки их влияния на глобальную модель. Будущие исследования могут быть направлены на разработку адаптивных механизмов, которые будут динамически регулировать степень разреженности в зависимости от характеристик локальных данных и глобальной модели. Иногда, как ни парадоксально, наиболее эффективным инструментом является пассивное наблюдение за тем, как система самоорганизуется.

В конечном счете, успех этого направления исследований не будет измерен количеством сохраненных параметров или уменьшением коммуникационных затрат, а способностью к созданию моделей, которые способны улавливать истинную структуру данных, не навязывая ей искусственных ограничений. Ведь порядок не нуждается в архитекторе — он возникает сам.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23071.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-01 03:03