Apr, 2023

超越梯度的拜占庭容错学习：分布式进化搜索

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TL;DR本文介绍一个更广泛的机器学习中拜占庭容忍的定义 ——“模型一致性”，并将这个定义与经典分布式一致性算法结合使用，生成了一种基于 Evolutionary Search 算法的分布式、拜占庭容忍、无梯度学习算法 —— 广义的（1,λ）进化搜索算法。文中提供了两种具体情况下的证明和伪代码，即全序广播和工作量证明。
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发现论文，激发创造
  • BRIDGE: 拜占庭容错的分布式梯度下降算法

    本文介绍了一种可扩展的拜占庭容错分布式机器学习框架（BRIDGE），其提供了一些算法收敛和统计收敛保证，适用于强凸问题和一类非凸问题，并在大规模分散学习实验中证明其可扩展性和实用性。

    Aug, 2019

  • 拜占庭健壮性和部分参与可以同时实现：只需裁剪梯度差异

    提出了一种具有客户端抽样和对拜占庭工作者的可证明容错性的分布式方法。通过梯度剪裁控制递归方差减少中的随机梯度差异来限制拜占庭工作者可能造成的潜在危害，并且结合通信压缩来提高通信效率。在相当一般的假设下，证明了该方法的收敛速度与现有的理论结果相匹配。

    Nov, 2023

  • 拜占庭分布式学习的隐形漏洞

    本文提出了一种新的聚合规则 Bulyan，可以有效地保护分布式随机梯度下降算法免受对抗攻击，缩小攻击者留下的空间，并提高算法的收敛性能。

    Feb, 2018

  • 拜占庭容错机器学习

    本文研究了分布式机器学习中的拜占庭错误容错问题，提出了基于 Krum 的更新规则来保证算法的鲁棒性和收敛性。

    Mar, 2017

  • 在对抗性环境中的分布式统计机器学习：拜占庭梯度下降

    本文研究在对抗性场景下，如何以拜占庭容错的方式进行分布式统计机器学习，以解决联邦学习中受到威胁的问题。我们提出了一种基于梯度汇聚的方法，在容忍拜占庭故障的同时，实现了参数的准确估计，算法的时间复杂度为 $O ((Nd/m) logN)$，通信成本为 $O (md logN)$。此外，我们还将该方法应用于线性回归问题。

    May, 2017

  • 拜占庭容错分布式学习：追求最优的统计速率

    本文针对分布式学习中的安全问题，提出了基于中位数和截尾均值运算的两种鲁棒性分布式梯度下降算法，并证明了这些算法在强凸、非强凸和光滑非凸损失函数下均能达到次优统计误差率，并且进一步提出了一种基于中位数的分布式算法，可在一轮通信下达到与鲁棒性分布式梯度下降算法相同的最优误差率，实现更好的通信效率。

    Mar, 2018

  • ByRDiE：去中心化学习的拜占庭容错分布式坐标下降算法

    本研究开发和分析了一种名为 ByRDiE 的算法，使得在分布式学习中存在 Byzantine 故障的情况下，能够高效地对高维数据集进行分布式学习，理论分析和数值实验说明了它在凸性和非凸性设置中的实用性。

    Aug, 2017

  • 适用于异构数据的高维拜占庭鲁棒随机梯度下降

    研究了在分布式随机梯度下降的标杆攻击下，通过采用异构数据模型和基于多项式时间的离群值过滤程序进行梯度的鲁棒均值估计，提出了一种新的矩阵集中结果，并且发现了在平稳强凸和非凸目标下，我们的算法可以达到和贝叶斯自由设置中的 SGF 相同的收敛速度，并且可以容忍达到 1/4 的标杆式工作者。

    May, 2020

  • 拜占庭韧性高维联邦学习

    本文提出了一种在恶意 / 拜占庭客户端存在的情况下使用本地迭代的随机梯度下降（SGD）算法来解决联邦学习的问题，通过使用高维鲁棒均值估计算法来过滤出异常向量并得出收敛结果和分析。

    Jun, 2020

  • 在分布式 SGD 中结合差分隐私和拜占庭容错

    本文研究了在标准参数服务器架构下，分布式 SGD 算法能否在部分节点受到 Byzantine 攻击，另一部分节点提供加噪的信息以保证 DP 的情况下，学习一个准确的模型。研究发现，在保证 DP 的情况下，现有的对于分布式 SGD 在 Byzantine 错误下的收敛性结果是无效的；通过重新调整学习算法，本文提供了关键性见解，基于 BR 的理论提供了近似收敛保证。

    Oct, 2021