Deep retrieval models are widely used for learning entity representations and recommendations. Federated learning provides a privacy-preserving way to train these models without requiring centralization of user data. However, federated deep retrieval models usually perform much worse than their centralized counterparts due to non-IID (independent and identically distributed) training data on clients, an intrinsic property of federated learning that limits negatives available for training. We demonstrate that this issue is distinct from the commonly studied client drift problem. This work proposes batch-insensitive losses as a way to alleviate the non-IID negatives issue for federated movie recommendations. We explore a variety of techniques and identify that batch-insensitive losses can effectively improve the performance of federated deep retrieval models, increasing the relative recall of the federated model by up to 93.15% and reducing the relative gap in recall between it and a centralized model from 27.22% - 43.14% to 0.53% - 2.42%. We also open-source our code framework to accelerate further research and applications of federated deep retrieval models.


翻译:深度检索模型被广泛用于学习实体的表述和建议。 联邦学习为培训这些模型提供了一种不要求用户数据集中的隐私保护方式。 但是,联邦深层检索模型通常比中央对等模型的功能差得多,原因是关于客户的培训数据(独立和相同分布)没有国际开发公司(独立和相同分布),这是联合会学习的内在特性,限制了培训的负面内容。我们证明这一问题不同于通常研究过的客户漂移问题。这项工作提出分批敏感损失,以缓解联邦电影建议中非国际开发的负面问题。我们探索了多种技术,并查明分批敏感损失能够有效地改善联邦深层检索模型的性能,将联合模型的相对恢复率提高到93.15%,并将该模型与中央模型之间的相对差距从27.22% - 43.14%到0.53% - 2.42%缩小。我们还开发了我们的代码框架,以加快对联邦深层检索模型的进一步研究和应用。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
176+阅读 · 2020年2月1日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
Federated Learning: 架构
AINLP
4+阅读 · 2020年9月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
10+阅读 · 2021年3月30日
Federated Learning with Personalization Layers
Arxiv
4+阅读 · 2019年12月2日
Arxiv
5+阅读 · 2018年5月1日
Arxiv
9+阅读 · 2018年1月30日
VIP会员
相关资讯
Federated Learning: 架构
AINLP
4+阅读 · 2020年9月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
LibRec 精选:近期15篇推荐系统论文
LibRec智能推荐
5+阅读 · 2019年3月5日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员