Новые алгоритмы ускоряют машинное обучение в децентрализованных сетях
Международная команда ученых совершила прорыв в области распределенного машинного обучения, разработав новые алгоритмы, значительно повышающие эффективность обучения моделей в федеративных сетях. Исследование, проведенное группой, куда вошли специалисты МФТИ, представляет собой значительный шаг вперед в решении проблемы высокой вычислительной сложности обучения больших моделей в распределенных системах.
Результаты опубликованы в материалах конференции NeurIPS 2024. Современное машинное обучение часто опирается на обучение моделей на огромных объемах данных, что требует распределенных вычислений. Федеративное обучение (Federated Learning, FL) — это подход, позволяющий обучать модели на децентрализованных данных, хранящихся на множестве устройств (смартфоны, медицинские приборы и так далее), без прямого обмена этими данными.
Ключевая проблема федеративного обучения заключается в высокой коммуникационной сложности. А именно передача данных и вычисление градиентов на основе них (векторов, характеризующих направление изменения параметров модели) становится проблемой, которая замедляет весь процесс обучения. Коммуникационная сложность заключается в огромном количестве передач данных по сети, необходимых для достижения заданной точности решения.
Обычно для решения этой проблемы используют стохастический градиентный спуск. Он основан на том, чтобы использовать неполную информацию для вычисления градиента, выбирая используемые данные для этого случайным образом. такие методы делятся на методы с возвращением и без возвращения. При выборе с возвращением один и тот же набор данных может быть выбран несколько раз, а при выборе без возвращения каждый набор данных выбирается только один раз.
В свежей статье, представленной на конференции NeurIPS 2024, авторы предлагают новые подходы. Они разработали четыре новых алгоритма, сочетающие сжатие градиентов с методом случайной перестановки и локальными вычислениями.
Сравнение алгоритмов Q-RR, QSGD, DIANA и DIANA-RR в задаче обучения глубокой нейронной сети / © NeurIPS 2024
Первый новый алгоритм они назвали Q-RR (Quantized Random Reshuffling). Это самый наивный подход, сочетающий сжатие градиентов и метод перестановки. К сожалению, теоретический анализ показал, что этот метод не демонстрирует преимуществ перед традиционными методами сжатия градиентов.
Второй предложенный учеными метод, названный ими DIANA-RR, является модификацией первого. Они улучшили предыдущий подход, добавив снижение дополнительной дисперсии, которая возникла из-за сжатия градиентов. В результате им удалось получить алгоритм, который имеет лучшую скорость сходимости, чем существующие аналоги, основанные на выборке с возвращением.
Для лучшей адаптации к задачам федеративного обучения ученые расширили алгоритмы Q-RR и DIANA-RR, добавив локальные вычислительные шаги. Так они получили ещё два новых метода, которые назвали Q-NASTYA и DIANA-NASTYA. Эти методы используют разные размеры шагов для локальных и глобальных обновлений. Однако при этом и DIANA-NASTYA, и DIANA-RR предназначены для уменьшения дополнительной дисперсии, вносимой сжатием градиентов.
Авторы исследования провели теоретический анализ и три численных эксперимента, которые подтвердили эффективность предложенных алгоритмов. Алгоритмы DIANA-RR и DIANA-NASTYA значительно превосходят по скорости сходимости существующие методы, особенно при высокой степени сжатия градиентов и в условиях, когда требуется высокая точность.
Для моделирования в первых двух экспериментах авторы использовали решение бинарной проблемы классификации (проверке принадлежности объектов к одному из двух классов) методом логистической регрессии с регуляризацией. В первых двух экспериментах они сравнивали между собой локальные и нелокальные методы.
Оказалось, что результаты, наблюдаемые в численных экспериментах, идеально соответствовали выведенной теории.
В третьем эксперименте авторы использовали нелокальные методы для распределенного машинного обучения глубокой нейронной сети, и в нем новые методы тоже показали свое преимущество над традиционными подходами.
«Многие существующие работы в области федеративного обучения рассматривают методы стохастического градиентного спуска с возвращением. Однако недавно удалось показать как теоретически, так и практически, что методы, основанные на выборке без возвращения, например, метод случайной перестановки, работают лучше», — рассказал Абдурахмон Садиев, научный сотрудник лаборатории численных методов прикладной структурной оптимизации ФПМИ МФТИ.
Разработанные алгоритмы представляют собой важный вклад в область федеративного обучения, позволяя существенно ускорить процесс обучения больших моделей при ограниченных коммуникационных ресурсах. Это открывает новые возможности для применения машинного обучения в различных областях, где важна защита конфиденциальности данных. Дальнейшие исследования будут направлены на оптимизацию алгоритмов и их адаптацию к более сложным задачам федеративного обучения.
Telegram 
Дзен 
VK Ученые давно сделали вывод о том, что в поздней Античности монеты перестали представлять собой цену как валюта, однако не было понятно когда именно это произошло. Новое исследование погребения римского воина из бельгийского форта Оденбург показало, в какой момент монеты стали цениться просто весом металла в кошельке.
Долгое время считалось, что гигантские стрекозообразные, жившие 300 миллионов лет назад, стали такими из‑за высокого содержания кислорода. Тогда в атмосфере его было около 30% вместо сегодняшних 21%. Учёные полагали, что крупные насекомые задохнулись бы в нашей атмосфере. Но оказалось, что это не так.
Большой взрыв мог быть не началом Вселенной, а моментом рождения самой гравитации в привычном нам виде. Новая модель предлагает иную, квантовую форму гравитации, которая могла запустить инфляцию и избавить космологию от проблемы сингулярности, где законы физики перестают работать.
Шведские биологи отследили миграцию обыкновенного соловья с помощью миниатюрных датчиков-рюкзаков. Как оказалось, при пересечении Сахары и Аравийской пустыни птицы летят только по ночам и не ищут пищу. Соловьи преодолевают пустыню без дозаправки, полагаясь лишь на накопленный заранее жир.
Вода из другой звездной системы оказалась не похожа на земную: в составе третьего межзвездного объекта нашли рекордное содержание дейтерия — тяжелого изотопа водорода. Этот химический след указывает на необычные условия формирования системы, где возникла комета, и меняет представления о сценариях рождения далеких планетных систем.
На границе возможностей оптоволокна лазерный пучок самоорганизовывается в мощный, сфокусированный луч-иглу. Параметры этого излучения таковы, что позволяют в реальном времени без дополнительных ухищрений рассматривать клеточные процессы.
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно