FLASH-RL: Federated Learning Addressing System and Static Heterogeneity using Reinforcement Learning

📄 arXiv: 2311.06917v1 📥 PDF

作者: Sofiane Bouaziz, Hadjer Benmeziane, Youcef Imine, Leila Hamdad, Smail Niar, Hamza Ouarnoughi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC

发布日期: 2023-11-12

备注: Accepted in the 41st IEEE International Conference on Computer Design (ICCD 2023)

💡 一句话要点

提出FLASH-RL以解决联邦学习中的系统与静态异构性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 联邦学习 深度Q学习 系统异构性 静态异构性 声誉机制 模型训练 性能优化

📋 核心要点

  1. 现有的联邦学习方法在处理系统和静态异构性时存在选择客户端的不足，导致计算和通信效率低下。
  2. FLASH-RL框架通过引入基于声誉的效用函数和改进的DDQL算法，有效评估客户端贡献并加速学习过程。
  3. 实验结果显示，FLASH-RL在多个数据集上显著提升了模型性能，减少了训练轮次和延迟，表现优于FedAVG和FAVOR。

📝 摘要（中文）

联邦学习（FL）作为一种新兴的机器学习范式，允许多个用户在保护本地数据的前提下协同训练共享模型。为了降低参数传输的计算和通信成本，FL通常在每个训练轮次中选择一部分客户端进行训练。然而，这一选择必须考虑系统和静态异构性。为此，本文提出了FLASH-RL框架，利用双深度Q学习（DDQL）来解决FL中的系统和静态异构性问题。FLASH-RL引入了一种基于声誉的效用函数，以评估客户端基于其当前和过去表现的贡献。此外，本文还提出了一种改进的DDQL算法，以加速学习过程。实验结果表明，FLASH-RL在模型性能和端到端延迟之间实现了良好的平衡，相较于现有解决方案，延迟减少了24.83%，训练轮次减少了60.44%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决联邦学习中客户端选择的系统与静态异构性问题。现有方法在选择客户端时未能充分考虑客户端的性能差异，导致训练效率低下和延迟增加。

核心思路：FLASH-RL通过引入基于声誉的效用函数，评估客户端的贡献，并利用改进的双深度Q学习（DDQL）算法加速学习过程，从而优化客户端选择。

技术框架：FLASH-RL的整体架构包括客户端选择模块、声誉评估模块和DDQL学习模块。客户端选择模块根据声誉评估结果选择参与训练的客户端，声誉评估模块实时更新客户端的表现，而DDQL模块则负责优化学习策略。

关键创新：FLASH-RL的主要创新在于引入了声誉机制来评估客户端贡献，并结合DDQL算法加速学习，这与传统方法的静态选择策略形成鲜明对比。

关键设计：在设计中，FLASH-RL采用了动态更新的声誉评分系统，结合历史表现和当前表现来评估客户端的贡献。同时，DDQL算法的改进包括优化的学习率和经验回放机制，以提高学习效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FLASH-RL在MNIST和CIFAR-10数据集上相较于FedAVG和FAVOR，延迟分别减少了24.83%和24.67%，训练轮次减少了60.44%和76%。在MobiAct数据集的跌倒检测中，FLASH-RL的模型性能提升了2.82%，延迟减少了34.75%。

🎯 应用场景

FLASH-RL的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，尤其是在需要保护用户隐私的场景中，如医疗健康、金融服务和智能家居等。通过优化联邦学习的效率，FLASH-RL能够加速模型训练过程，提升用户体验，并推动智能设备的普及与应用。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) has emerged as a promising Machine Learning paradigm, enabling multiple users to collaboratively train a shared model while preserving their local data. To minimize computing and communication costs associated with parameter transfer, it is common practice in FL to select a subset of clients in each training round. This selection must consider both system and static heterogeneity. Therefore, we propose FLASH-RL, a framework that utilizes Double Deep QLearning (DDQL) to address both system and static heterogeneity in FL. FLASH-RL introduces a new reputation-based utility function to evaluate client contributions based on their current and past performances. Additionally, an adapted DDQL algorithm is proposed to expedite the learning process. Experimental results on MNIST and CIFAR-10 datasets have shown FLASH-RL's effectiveness in achieving a balanced trade-off between model performance and end-to-end latency against existing solutions. Indeed, FLASH-RL reduces latency by up to 24.83% compared to FedAVG and 24.67% compared to FAVOR. It also reduces the training rounds by up to 60.44% compared to FedAVG and +76% compared to FAVOR. In fall detection using the MobiAct dataset, FLASH-RL outperforms FedAVG by up to 2.82% in model's performance and reduces latency by up to 34.75%. Additionally, FLASH-RL achieves the target performance faster, with up to a 45.32% reduction in training rounds compared to FedAVG.