機(jī)器學(xué)習(xí)算法離不開數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)的爆炸式增長,單臺機(jī)器無法分析如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)。同時,在某些場景中,數(shù)據(jù)本身分布式地存儲在不同的設(shè)備中,由于隱私問題,無法將這類數(shù)據(jù)收集到某個設(shè)備集中處理;谏鲜鲈,許多學(xué)者提出了分布式機(jī)器學(xué)習(xí)算法。在這些算法中,數(shù)據(jù)可以分布在多臺機(jī)器中,這些機(jī)器可以通過某種方式實(shí)現(xiàn)信息的交換,從而可以協(xié)同合作地學(xué)習(xí)一個更加強(qiáng)大有效的模型。傳統(tǒng)的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)假設(shè)每個計算節(jié)點(diǎn)都是可靠的,然而在實(shí)際應(yīng)用問題中并非如此。一些計算節(jié)點(diǎn)可能因?yàn)樵獾搅藧阂夤艋虼鄹?或者因?yàn)闄C(jī)器本身的故障或數(shù)據(jù)錯誤,會發(fā)送錯誤信息給中心節(jié)點(diǎn),從而導(dǎo)致模型訓(xùn)練失敗。相關(guān)研究把這些發(fā)送錯誤信息給中心節(jié)點(diǎn)的計算節(jié)點(diǎn)稱為拜占庭節(jié)點(diǎn),存在拜占庭節(jié)點(diǎn)的分布式計算模型稱為拜占庭錯誤模型。本文主要研究在拜占庭錯誤模型下的分布式的魯棒優(yōu)化算法。在master-worker結(jié)構(gòu)中,假設(shè)一部分計算節(jié)點(diǎn)是拜占庭節(jié)點(diǎn)。在訓(xùn)練模型的過程中,由于數(shù)據(jù)損壞、通信錯誤或者惡意攻擊,拜占庭節(jié)點(diǎn)在每次通信會發(fā)送任意的錯誤信息給中心節(jié)點(diǎn),從而破壞模型的協(xié)同訓(xùn)練。針對機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域常見的隨機(jī)優(yōu)化問題,本文提出了一種能夠抵抗拜占庭攻擊的...
【文章頁數(shù)】:57 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.1隨機(jī)梯度下降算法的步驟圖示???=-■
?第3章基于模型聚合的拜占庭魯棒優(yōu)化算法???Master??Worker?…丨,<?M??1— ̄,,一- ̄^ ̄ ̄** ̄>_、?^ ̄ ̄I?、??T?ri?T^-p^??■?datat???????!?datOf.?\???damr^i\???????i?datam??1?…?r?....
圖3.2?RSA的步驟圖示???-?
的迭代值xg;??8根據(jù)式子(3.9)或者式子(3.12)更新本地迭代值。??Master??Worker?…?Sj?…N?? ̄:!? ̄?—?—?^—..???:?.?卜 ̄?一^?——-—-I??????dat〇i?;?datctr?\?datar^x\???????datam?....
圖3.5髙斯攻擊下Top*l準(zhǔn)確率(a)g?=?4?(bh?=?8??
?i.???GeoMde?o.0-4???GeoMde??°?0?4?Krum?°?▼-▼?Krum??0.3?會,,Median?〇?2??-?Median??〇2?^?RSA?.會……RSA???-?SGD??-?SGD??°?1000?2000?3000?4000?5000....
圖3.6常數(shù)向量攻擊下Top-1準(zhǔn)確率(a)?9?=?4?(bh?=?8??
?i.???GeoMde?o.0-4???GeoMde??°?0?4?Krum?°?▼-▼?Krum??0.3?會,,Median?〇?2??-?Median??〇2?^?RSA?.會……RSA???-?SGD??-?SGD??°?1000?2000?3000?4000?5000....
本文編號:
3996347
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