[论文解读] An Isolated Data Island Benchmark Suite for Federated Learning.

Yuan Liang, Yange Guo+4 more|arXiv (Cornell University)|Aug 17, 2020

Privacy-Preserving Technologies in Data参考文献 28被引用 7

一句话总结

本文介绍了 FLBench，一个用于联邦学习的开源基准测试套件，可模拟医疗、金融和 AIoT 领域中的真实世界孤立数据岛。通过捕捉这些领域中的固有数据特征，FLBench 能够对联邦学习算法进行严格评估，提供一个可扩展、自动化的算法开发与基准测试平台。

ABSTRACT

Federated learning (FL) is a new machine learning paradigm, the goal of which is to build a machine learning model based on data sets distributed on multiple devices--so called Isolated Data Island--while keeping their data secure and private. Most existing work manually splits commonly-used public datasets into partitions to simulate real-world Isolated Data Island while failing to capture the intrinsic characteristics of real-world domain data, like medicine, finance or AIoT. To bridge this huge gap, this paper presents and characterizes an Isolated Data Island benchmark suite, named FLBench, for benchmarking federated learning algorithms. FLBench contains three domains: medical, financial and AIoT. By configuring various domains, FLBench is qualified for evaluating the important research aspects of federated learning, and hence become a promising platform for developing novel federated learning algorithms. Finally, FLBench is fully open-sourced and in fast-evolution. We package it as an automated deployment tool. The benchmark suite will be publicly available from this http URL.

研究动机与目标

• 解决现有联邦学习基准测试在医疗、金融和 AIoT 等领域中未能反映真实世界数据特征的问题。
• 开发一个全面的基准测试套件，以捕捉孤立数据岛的固有分布特性和结构特性。
• 提供一个标准化、可扩展的平台，用于在多样化、现实的数据领域中评估联邦学习算法。
• 通过自动化部署和开源可用性，支持新型联邦学习算法的开发。

提出的方法

• 设计并构建名为 FLBench 的多领域基准测试套件，包含来自医疗、金融和 AIoT 应用的数据。
• 配置数据分区以反映真实世界的数据隔离模式，同时保留领域特定的统计和结构特性。
• 实现一个自动化部署工具，以简化基准测试执行和算法评估流程。
• 整合多样的数据分布和异构性模式，以模拟现实的联邦学习场景。
• 在各领域中使用真实世界的数据特征，如类别不平衡、特征相关性以及时间动态性。
• 将整个基准测试套件开源，以支持社区驱动的演进和可复现的研究。

实验结果

研究问题

• RQ1 联邦学习算法在医疗、金融和 AIoT 等多样化、真实世界数据领域中的表现如何？
• RQ2 现有基准数据集在多大程度上未能真实反映孤立数据岛的内在特征？
• RQ3 统一的基准测试套件能否捕捉现实联邦学习场景中的异构性和复杂性？
• RQ4 FLBench 在支持新型联邦学习算法的开发与评估方面有多高效？

主要发现

• FLBench 成功捕捉了医疗、金融和 AIoT 数据中特有的数据特征，如类别不平衡、特征相关性和时间动态性。
• 与合成数据或手动划分的公开数据集相比，该基准测试套件能够实现更真实的联邦学习算法评估。
• 通过其集成的部署工具，FLBench 支持可扩展且自动化的评估，显著提升了可复现性和可用性。
• FLBench 的开源促进了社区采纳和持续演进，使其成为未来联邦学习研究的有前景平台。