Byzantine-Robust Federated Learning: Impact of Client Subsampling and Local Updates

📄 arXiv: 2402.12780v2 📥 PDF

作者: Youssef Allouah, Sadegh Farhadkhani, Rachid GuerraouI, Nirupam Gupta, Rafael Pinot, Geovani Rizk, Sasha Voitovych

分类: cs.LG

发布日期: 2024-02-20 (更新: 2024-06-10)

💡 一句话要点

提出鲁棒的联邦学习方法以应对拜占庭客户端问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 联邦学习 拜占庭鲁棒性 客户端抽样 本地更新 鲁棒平均 模型训练 数据隐私

📋 核心要点

  1. 现有的联邦学习方法在面对拜占庭客户端时容易受到操控，导致性能下降。
  2. 本文提出了一种鲁棒的平均规则FedRo，并分析了客户端抽样和本地更新对其收敛性的影响。
  3. 实验结果表明，合理的客户端抽样和步长选择可以显著提高学习准确率，尤其是在FEMNIST和CIFAR-10任务中。

📝 摘要（中文）

拜占庭客户端的存在使得联邦学习（FL）容易受到任意操控。为了增强FL的鲁棒性，研究者们提出用鲁棒平均规则替代标准的FedAvg算法中的简单平均操作。然而，现有研究在分析客户端抽样和本地更新对鲁棒平均的影响时存在不足。本文深入分析了FedRo算法，提出了客户端抽样的充分条件以实现近似最优收敛，并发现学习准确率的提升随着抽样客户端数量的增加而减小。此外，在合理选择步长的情况下，拜占庭客户端导致的学习误差会随着本地更新步数的增加而减少。通过在FEMNIST和CIFAR-10图像分类任务上的实验验证了这些理论结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决联邦学习中拜占庭客户端对模型训练的影响，现有方法未能充分考虑客户端抽样和本地更新对鲁棒性的影响。

核心思路：提出鲁棒平均规则FedRo，重点分析客户端抽样和本地更新的影响，以确保在存在拜占庭客户端时的有效收敛。

技术框架：整体架构包括客户端抽样、局部更新和服务器聚合三个主要模块。客户端首先进行本地训练，然后将更新发送至服务器，服务器通过鲁棒平均规则进行聚合。

关键创新：提出了客户端抽样的充分条件以实现近似最优收敛，并揭示了学习准确率提升与抽样客户端数量之间的关系，强调了步长选择的重要性。

关键设计：在算法设计中，选择合适的步长以减少拜占庭客户端引入的学习误差，同时设定客户端抽样的阈值，以优化学习过程。通过这些设计，确保了FedRo在实际应用中的有效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，在FEMNIST和CIFAR-10任务中，FedRo算法在客户端抽样和本地更新的合理配置下，学习准确率显著提升，尤其是在客户端数量超过阈值时，学习误差随着本地更新步数的增加而降低，验证了理论分析的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融、医疗和物联网等需要保护数据隐私的场景。在这些领域，鲁棒的联邦学习方法能够有效抵御恶意客户端的攻击，确保模型训练的安全性和准确性，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The possibility of adversarial (a.k.a., {\em Byzantine}) clients makes federated learning (FL) prone to arbitrary manipulation. The natural approach to robustify FL against adversarial clients is to replace the simple averaging operation at the server in the standard $\mathsf{FedAvg}$ algorithm by a \emph{robust averaging rule}. While a significant amount of work has been devoted to studying the convergence of federated {\em robust averaging} (which we denote by $\mathsf{FedRo}$), prior work has largely ignored the impact of {\em client subsampling} and {\em local steps}, two fundamental FL characteristics. While client subsampling increases the effective fraction of Byzantine clients, local steps increase the drift between the local updates computed by honest (i.e., non-Byzantine) clients. Consequently, a careless deployment of $\mathsf{FedRo}$ could yield poor performance. We validate this observation by presenting an in-depth analysis of $\mathsf{FedRo}$ tightly analyzing the impact of client subsampling and local steps. Specifically, we present a sufficient condition on client subsampling for nearly-optimal convergence of $\mathsf{FedRo}$ (for smooth non-convex loss). Also, we show that the rate of improvement in learning accuracy {\em diminishes} with respect to the number of clients subsampled, as soon as the sample size exceeds a threshold value. Interestingly, we also observe that under a careful choice of step-sizes, the learning error due to Byzantine clients decreases with the number of local steps. We validate our theory by experiments on the FEMNIST and CIFAR-$10$ image classification tasks.