Tackling heterogeneity in federated learning systems - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Theses Year : 2023

Tackling heterogeneity in federated learning systems

Surmonter l'hétérogénéité dans les systèmes d'apprentissage fédéré

Abstract

Federated Learning (FL) stands as a framework facilitating geographically distributed clients to collaboratively learn machine learning models without divulging their local data. This thesis focuses on addressing heterogeneity, a major challenge in FL. Heterogeneity manifests in variations across clients' local datasets (statistical heterogeneity), disparities in storage and computational capabilities (system heterogeneity), and fluctuations in local datasets over time (temporal heterogeneity). This thesis investigates different sources of heterogeneity in the context of federated learning, and proposes practical algorithms to mitigate the impact of heterogeneity.The first part of the thesis focuses on tackling challenges associated with system heterogeneity in two distinct scenarios: cross-silo and cross-device settings. In the cross-silo environments, we leverage the theory of linear systems in the max-plus algebra to model the throughput---the number of completed rounds per time unit---in a fully decentralized cross-silo federated learning system. Subsequently, we proffer practical algorithms that, under the knowledge of measurable network characteristics, find a topology with the largest throughput or with provable throughput guarantees. In the cross-device settings, where system constraints influence the availability and activity of clients, we explore varying degrees of client participation, often exhibiting correlation over time and with other clients. Within this context, we analyze a fedavg-like algorithm under heterogeneous and correlated client availability. The analysis highlights how correlation adversely affects the algorithm's convergence rate and how the aggregation strategy can alleviate this effect at the cost of steering training toward a biased model. Guided by the theoretical analysis, we propose Correlation-Aware FL (CA-Fed), a new FL algorithm that tries to balance the conflicting goals of maximizing convergence speed and minimizing model bias. To this purpose, CA-Fed~dynamically adapts the weight given to each client and may ignore clients with low availability and large correlation.The second part of the thesis proposes two personalized federated learning algorithms are proposed. The first algorithm, FedEM, is a federated EM-like algorithm based on the flexible assumption that the dataset of each client is generated according to a mixture of unknown common underlying distributions. The second algorithm, kNN-Per, is based on local memorization, achieving personalization by interpolating a collectively trained global model with a local k-nearest neighbors (kNN) model based on the shared representation provided by the global model. Theoretical guarantees for both algorithms are provided. Convergence bounds for FedEM are established through a novel federated surrogate optimization framework, and generalization bounds for kNN-Per are also presented.The third part investigates federated learning for data streams. Two scenarios corresponding to different assumptions about the data process are considered. In the first scenario, a general FL algorithm is proposed for learning from data streams through weighted empirical risk minimization. The theoretical analysis provides insights into configuring such an algorithm and reveals a bias-optimization trade-off. In the second scenario, assuming client data distributions are mixtures of a finite number of unknown common underlying distributions with varying mixing weights, a federated variant of online mirror descent, named FEM-OMD, is proposed. In the case of Gaussian mixture models, it is shown that the regret of FEM-OMD is asymptotically sub-linear in the sample size.
L'apprentissage fédéré, qui provient de l'anglais ``Federated Learning'' (FL), se présente comme un cadre facilitant l'apprentissage collaboratif de modèles d'apprentissage automatique par des clients géographiquement répartis sans divulguer leurs données locales. Cette thèse se concentre sur la prise en charge de l'hétérogénéité, un défi majeur dans le domaine de l'apprentissage fédéré. L'hétérogénéité se manifeste par des variations entre les ensembles de données locaux des clients (hétérogénéité statistique), des disparités dans les capacités de stockage et de calcul (hétérogénéité système), et des fluctuations dans les ensembles de données locaux au fil du temps (hétérogénéité temporelle). Cette thèse explore différentes sources d'hétérogénéité dans le contexte de l'apprentissage fédéré et propose des algorithmes pratiques pour atténuer l'impact de l'hétérogénéité.La première partie de la thèse se concentre sur la résolution des défis associés à l'hétérogénéité du système dans deux scénarios distincts : inter-silos et inter-appareils. Dans les environnements inter-silos, nous exploitons la théorie des systèmes linéaires dans l'algèbre max-plus pour modéliser le débit, c'est-à-dire le nombre de cycles complets par unité de temps, dans un système d'apprentissage fédéré entièrement décentralisé en inter-silos. Ensuite, nous proposons des algorithmes pratiques qui, en utilisant les caractéristiques mesurables du réseau, trouvent une topologie avec le débit le plus élevé ou avec des garanties de débit vérifiables. Dans les environnements inter-appareils, où les contraintes du système influencent la disponibilité et l'activité des clients, nous explorons différents niveaux de participation des clients, souvent présentant une corrélation au fil du temps et avec d'autres clients. Dans ce contexte, nous analysons un algorithme similaire à fedavg sous une disponibilité hétérogène et corrélée des clients. L'analyse met en évidence comment la corrélation affecte négativement le taux de convergence de l'algorithme et comment la stratégie d'agrégation peut atténuer cet effet, même au prix de diriger l'entraînement vers un modèle biaisé. Guidé par l'analyse théorique, nous proposons "Correlation-Aware FL" (CA-Fed), un nouvel algorithme FL qui tente d'équilibrer les objectifs contradictoires de maximiser la vitesse de convergence et de minimiser le biais du modèle. À cette fin, CA-Fed ajuste dynamiquement le poids attribué à chaque client et peut ignorer les clients avec une faible disponibilité et une forte corrélation.La deuxième partie traite de l'hétérogénéité statistique grâce à deux algorithmes de personnalisation dans l'FL. Le premier algorithme, appelé FedEM, repose sur une hypothèse souple selon laquelle l'ensemble de données de chaque client est généré à partir d'un mélange de distributions sous-jacentes communes inconnues. Le deuxième algorithme, appelé kNN-Per, combine un modèle global entraîné collectivement avec un modèle local de plus proches voisins (kNN) pour la personnalisation. Des garanties théoriques, notamment des bornes de convergence et de généralisation, sont fournies pour les deux algorithmes.La troisième partie explore l'apprentissage fédéré pour les flux de données, en considérant deux scénarios : des échantillons indépendants tirés d'une distribution inconnue et des distributions de données composées de mélanges de distributions sous-jacentes inconnues. Pour le premier scénario, un meta-algorithme est proposé, offrant des informations sur la configuration et le compromis entre le temps d'entraînement et le biais du modèle appris. Pour le deuxième scénario, une variante fédérée de la descente du miroir séquntielle, appelée FEM-OMD, est introduite, avec un regret asymptotiquement sous-linéaire dans le cas des modèles de mélange Gaussien.
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Dates and versions

tel-04498083 , version 1 (11-03-2024)

Identifiers

  • HAL Id : tel-04498083 , version 1

Cite

Othmane Marfoq. Tackling heterogeneity in federated learning systems. Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Côte d'Azur, 2023. English. ⟨NNT : 2023COAZ4104⟩. ⟨tel-04498083⟩
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