- Nuevas personas
- Estemos todos en el servidor de Discord para facilitar las conversaciones de forma interactiva.
- Haga ping a Krzys para convertirse en colaborador y poder publicar
- SIG Federado
- Discusión sobre uso gratuito y envenenamiento de datos en x-silo, discusión dirigida por LinkedIn (contexto de casos de uso identificados por LinkedIn a menos que se especifique lo contrario):
- Aprovechamiento gratuito: ciertos inquilinos no contribuyen al grupo, por lo que se diluye el beneficio
- Podría ser intencional o no intencional
- Concéntrese en lo no intencional en este punto: este es el caso que nos interesa principalmente en LinkedIn
- Podría ser tan simple como que un participante no tenga suficientes datos o datos que no sean útiles en el entrenamiento.
- Actualmente pensando en modelar esto como un problema de detección de anomalías
- La comparación con la contribución de la mayoría funciona si es el caso de la minoría de los datos.
- Otro enfoque: múltiples modelos federados, construidos con o sin contribuciones de un participante dado; observe cuáles progresan y excluya a los participantes en función de eso
- Algunos freeriders podrían estar aportando datos basura
- Más difícil de modelar como detección de anomalías
- Mismo enfoque que el anterior
- Envenenamiento
- Asimismo, podría ser intencional o no.
- Concéntrese en lo no intencional: los inquilinos más grandes pueden abrumar al grupo y sesgar el modelo hacia sus contribuciones
- Para escenarios de interés, esto tiene similitudes con el problema del freerider.
- Técnicas relevantes en el entrenamiento bizantino distribuido
- Por ejemplo, en lugar del promedio, podría adoptar una mediana para agregar algo de solidez contra el envenenamiento
- ¿Vemos que estos problemas ocurren en otros lugares, vale la pena aportar esa lógica al ecosistema?
- ¡Sí! Problemas comunes que se observan en entornos contradictorios, donde los intereses de los silos pueden no estar alineados (las contribuciones incurren en costos de cómputo y requieren recursos)
- ¿Cómo podemos medir el impacto del aprovechamiento gratuito o el envenenamiento?
- Por contribución versus en conjunto: las ideas anteriores apuntan a lo último
- Observación: una de las características de TFF son las agregaciones parametrizables y con estado que pueden mantener su propio estado interno y actualizar ese estado a medida que se agregan.
- Por ejemplo , federated_aggregate
- Pensamientos sobre las compensaciones y sinergias con otros objetivos (p. ej., DP)
- DP definitivamente puede ayudar con el envenenamiento
- Pregunta sobre DP en el contexto de la carga gratuita: aún una pregunta abierta
- Descubrimos que los ataques de envenenamiento de datos podrían tener un impacto insignificante
- Por ejemplo, consulte https://arxiv.org/pdf/2108.10241.pdf
- Es importante proporcionar esta función como parte de una plataforma FL entre silos, independientemente de la magnitud del impacto.
- Aprovechamiento gratuito: ciertos inquilinos no contribuyen al grupo, por lo que se diluye el beneficio
- Escriba con ideas con más detalles sobre lo anterior y propuestas de componentes para agregar al ecosistema TFF de LinkedIn próximamente
- Ver más discusiones en Discord
- Próxima reunión en 2 semanas
Salvo que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Atribución 4.0 de Creative Commons, y los ejemplos de código están sujetos a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2022-12-06 (UTC)
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Falta la información que necesito"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Muy complicado o demasiados pasos"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Desactualizado"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Problema de traducción"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Problema con las muestras o los códigos"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Otro"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Fácil de comprender"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Resolvió mi problema"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Otro"
}]
{
"lastModified": "Última actualización: 2022-12-06 (UTC)",
"confidential": False
}