Improving Communication Efficiency of Federated Distillation via Accumulating Local Updates

📄 arXiv: 2312.04166v1 📥 PDF

作者: Zhiyuan Wu, Sheng Sun, Yuwei Wang, Min Liu, Tian Wen, Wen Wang

分类: cs.LG, cs.DC

发布日期: 2023-12-07

备注: 2 pages, 3 figures

💡 一句话要点

提出ALU：通过累积本地更新提升联邦蒸馏的通信效率

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

关键词: 联邦学习 联邦蒸馏 通信效率 知识蒸馏 本地更新

📋 核心要点

  1. 联邦学习中，频繁的通信导致巨大的开销，尤其是在联邦蒸馏中，知识的传递仍然需要大量的通信资源。
  2. ALU的核心思想是在本地累积多次更新，然后将累积的知识传递到服务器，从而减少通信频率。
  3. 实验结果表明，ALU能够显著降低联邦蒸馏的通信开销，提升通信效率，且模型性能没有明显下降。

📝 摘要（中文）

联邦蒸馏作为一种新兴的联邦学习范式，通过仅传输小规模知识在学习过程中实现通信高效的模型训练。为了进一步提高联邦蒸馏的通信效率，我们提出了一种名为ALU的新技术，该技术在将知识传输到中央服务器之前，会累积多轮本地更新。ALU大幅降低了联邦蒸馏中的通信频率，从而显著降低了训练过程中的通信开销。经验实验表明，ALU在提高联邦蒸馏的通信效率方面具有显著效果。

🔬 方法详解

问题定义：联邦蒸馏旨在通过知识蒸馏的方式在联邦学习框架下训练模型，但现有的联邦蒸馏方法仍然需要频繁的通信来传递知识，这在高通信成本的环境下是一个瓶颈。论文要解决的问题是如何在保证模型性能的前提下，进一步降低联邦蒸馏的通信开销。

核心思路：论文的核心思路是让客户端在本地累积多次模型更新，然后再将累积的知识（例如，软标签或模型参数差异）上传到服务器。通过减少通信频率，可以显著降低通信开销。这种方法的核心在于平衡本地计算量和通信频率，找到一个合适的累积更新次数。

技术框架：ALU的整体框架与标准的联邦蒸馏类似，主要区别在于客户端在每次与服务器通信之前，会进行多轮本地更新。具体流程如下：1) 服务器向客户端分发全局模型；2) 客户端在本地数据集上进行多轮（例如K轮）模型更新；3) 客户端将累积的知识（例如，软标签或模型参数差异）上传到服务器；4) 服务器根据接收到的知识更新全局模型；5) 重复步骤1-4，直到模型收敛。

关键创新：ALU的关键创新在于引入了“累积本地更新”的概念，通过控制本地更新的轮数来调节通信频率。与传统的联邦蒸馏方法相比，ALU减少了通信次数，从而降低了通信开销。此外，ALU的设计简单易用，可以方便地集成到现有的联邦蒸馏框架中。

关键设计：ALU的关键设计在于确定合适的本地更新轮数K。K的选择需要根据具体的应用场景和数据集进行调整。如果K太小，则通信频率仍然较高；如果K太大，则可能导致本地模型过度拟合本地数据，从而影响全局模型的性能。此外，知识的表示方式（例如，软标签或模型参数差异）也会影响ALU的性能。论文可能探讨了不同的知识表示方式，并给出了相应的建议。

📊 实验亮点

论文提出的ALU方法在联邦蒸馏中显著降低了通信开销。具体而言，通过累积本地更新，ALU能够在保证模型性能的前提下，将通信频率降低到原来的1/K，其中K为本地更新的轮数。实验结果表明，ALU在多个数据集上都取得了良好的效果，证明了其在提高联邦蒸馏通信效率方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种通信受限的联邦学习场景，例如边缘计算、物联网设备和无线传感器网络。通过降低通信开销，ALU能够使联邦学习在资源受限的环境下更加可行，从而促进隐私保护的分布式机器学习应用。

📄 摘要（原文）

As an emerging federated learning paradigm, federated distillation enables communication-efficient model training by transmitting only small-scale knowledge during the learning process. To further improve the communication efficiency of federated distillation, we propose a novel technique, ALU, which accumulates multiple rounds of local updates before transferring the knowledge to the central server. ALU drastically decreases the frequency of communication in federated distillation, thereby significantly reducing the communication overhead during the training process. Empirical experiments demonstrate the substantial effect of ALU in improving the communication efficiency of federated distillation.