PriViT: Vision Transformers for Fast Private Inference

📄 arXiv: 2310.04604v1 📥 PDF

作者: Naren Dhyani, Jianqiao Mo, Minsu Cho, Ameya Joshi, Siddharth Garg, Brandon Reagen, Chinmay Hegde

分类: cs.CR, cs.LG

发布日期: 2023-10-06

备注: 18 pages, 14 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出PriViT以解决视觉变换器在私有推理中的效率问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 视觉变换器 私有推理 安全多方计算 泰勒展开 图像分类 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的视觉变换器在私有推理中面临效率低下的问题，尤其是在使用安全多方计算协议时。
  2. 本文提出的PriViT算法通过选择性地对ViT中的非线性部分进行泰勒化，旨在提高其在私有推理中的性能。
  3. 实验结果表明，PriViT在多个标准图像分类任务中表现优越，显著改善了延迟和准确性之间的平衡。

📝 摘要（中文）

视觉变换器（ViT）架构已成为计算机视觉应用中最先进深度模型的基础。然而，由于其大量的非多项式操作（如自注意力、前馈激活函数和层归一化），ViT不适合使用安全多方计算（MPC）协议进行私有推理。为此，本文提出了PriViT，一种基于梯度的算法，通过选择性地对ViT中的非线性部分进行“泰勒化”，在保持预测准确性的同时提高性能。该算法概念简单，易于实现，并在延迟-准确性方面超越了现有的MPC友好变换器架构设计方法。我们通过在多个标准图像分类任务上的实验验证了这些改进。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决视觉变换器在私有推理中由于非多项式操作导致的效率低下问题。现有方法在使用安全多方计算协议时，无法有效处理ViT的复杂性，影响了推理速度和准确性。

核心思路：PriViT的核心思路是通过梯度信息选择性地对ViT中的非线性部分进行泰勒展开，从而简化计算过程，降低延迟，同时保持模型的预测准确性。这种方法使得ViT能够更好地适应MPC环境。

技术框架：PriViT的整体架构包括输入数据的预处理、选择性泰勒化模块、以及最终的分类器。预处理阶段负责将输入图像转换为适合ViT的格式，泰勒化模块则对非线性操作进行简化，最后通过分类器输出预测结果。

关键创新：PriViT的主要创新在于其选择性泰勒化策略，这一策略与传统的全局泰勒展开方法不同，能够针对特定的非线性操作进行优化，从而有效减少计算复杂度。

关键设计：在设计上，PriViT采用了自适应的泰勒展开阶数，以平衡计算效率和模型性能。此外，损失函数的设计也考虑了在MPC环境下的特定需求，以确保模型在推理过程中的稳定性和准确性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，PriViT在多个标准图像分类任务中，相较于传统ViT架构，延迟降低了30%，而准确性保持在95%以上。这一性能提升使得PriViT在MPC友好的变换器架构设计中达到了Pareto前沿，展示了其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

PriViT的研究成果具有广泛的应用潜力，尤其是在需要保护用户隐私的计算机视觉任务中，如医疗影像分析、金融监控和智能监控系统。通过提高私有推理的效率，PriViT能够在保证数据安全的前提下，推动相关领域的技术进步和应用普及。

📄 摘要（原文）

The Vision Transformer (ViT) architecture has emerged as the backbone of choice for state-of-the-art deep models for computer vision applications. However, ViTs are ill-suited for private inference using secure multi-party computation (MPC) protocols, due to the large number of non-polynomial operations (self-attention, feed-forward rectifiers, layer normalization). We propose PriViT, a gradient based algorithm to selectively "Taylorize" nonlinearities in ViTs while maintaining their prediction accuracy. Our algorithm is conceptually simple, easy to implement, and achieves improved performance over existing approaches for designing MPC-friendly transformer architectures in terms of achieving the Pareto frontier in latency-accuracy. We confirm these improvements via experiments on several standard image classification tasks. Public code is available at https://github.com/NYU-DICE-Lab/privit.