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arXiv:1910.06378v1 [cs.LG] 14 Oct 2019
Abstract
联邦学习是现代大规模机器学习中的一个关键场景。在这种情况下，训练数据仍然分布在大量的客户机上，这些客户机可能是电话、其他移动设备或网络传感器，并且在不通过网络传输客户机数据的情况下学习集中式模型。此方案中使用的标准优化算法是联邦平均（FedAvg）。然而，当客户端数据是异质的（这在应用程序中是典型的）时，FedAvg并不能保证良好的收敛性。这是因为客户机上的本地更新可能会发散开来，这也解释了FedAvg在实践中的缓慢收敛和难以调整的特性。本文提出了一种新的随机控制平均算法（SCAFFOLD），该算法利用控制变量来减少不同客户之间的漂移。我们证明了该算法需要的通信次数明显减少，并且有良好的收敛性保证。
1. Introduction
在现代大规模应用程序中起关键作用的学习场景是联邦学习。与标准设置不同，标准设置使用存储在中央服务器中的大型数据集训练模型(Dean et al., 2012; Iandola et al., 2016; Goyal et al., 2017)，在联邦学习中，训练数据仍然分布在大量客户机上，这些客户机可能是电话、其他移动设备、网络传感器或其他本地信息源(Konečn`y et al., 2016b,a; McMahan et al., 2017b; Mohri et al., 2019)。在不通过网络传输客户端数据的情况下，对集中式模型进行学习，从而确保了基本的隐私级别并限制了网络通信。
这种集中式模型受益于所有客户机数据，通常可以带来更优的性能，如在多个任务中所报告的，包括下一个单词预测(Hard et al., 2018; Yang et al., 2018)，emoji预测(Ramaswamy et al., 2019)，解码模型(Chen et al.,2019b)，词汇估计(Chen et al., 2019a)，低延迟车对车通信(Samarakoon et al., 2018)和健康预测模型(Brisimi et al., 2018)。尽管如此，联邦学习提出了几种类型的问题，并已成为多个研究工作的主题，研究该场景中的学习和泛化特性(Mohri et al., 2019)，系统、网络和通信瓶颈问题，这些问题是由于中央服务器和客户机之间频繁的交换造成的，具有不可靠或相对较慢的网络连接(McMahan et al., 2017a)和许多其他连接。
本文讨论了联邦学习中优化任务的关键问题，特别是设计一个具有收敛性保证的高效优化解的关键问题。联邦学习中的优化问题一直是众多研究工作的主题。包括设计更有效的沟通策略(Konečn`y et al., 2016b,a; Suresh et al., 2017; Stich et al., 2018; Karimireddy et al., 2019; Basu et al., 2019)，具有依赖图的并行随机优化的下界研究(Woodworth et al., 2018b)，利用差异隐私保证设计高效的分布式优化方法(Agarwal et al., 2018)，不可知公式的随机优化解决方案（Mohri et al.，2019），以及结合密码技术（Bonawitz et al.，2017），参见（Li et al.，2019a）以深入了解联邦学习的最新工作。
联邦学习的训练通常包括交替的通讯和本地更新。在每一轮中，客户机的子集被采样，每个采样的客户机接收共享的全局模型。然后，客户机对该模型执行本地更新，仅涉及其本地训练数据。然后，在回合结束时，采样的客户机将其更新发送到服务器，服务器聚合更新以形成新的全局模型。区分联邦学习和并行或分布式训练的关键有三个方面：（1）不同客户机上的数据以及损失函数可能非常异质，这远远不能代表联合数据；（2）只有中央服务器选择的设备的一小部分参与每一轮；（3）服务器从不跟踪任何单个客户端信息，只使用聚合来确保隐私。