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Cómo implementar la privacidad diferencial en el aprendizaje federado

22 Jul, 2023 Programación

Soy principiante en el aprendizaje federado.
Intento añadir ruido gaussiano al gradiente en client_updata.
Si alguien intenta hacerlo, por favor enséñame cómo hacerlo.
Gracias de antemano.

def client_update(model, dataset, server_weights, client_optimizer):
  """Realiza el entrenamiento (usando los pesos del modelo del servidor) en el conjunto de datos del cliente."""
  # Inicializa el modelo del cliente con los pesos actuales del servidor.
  client_weights = model.trainable_variables
  # Asigna los pesos del servidor al modelo del cliente.
  tf.nest.map_structure(lambda x, y: x.assign(y),
                        client_weights, server_weights)

  # Utiliza el optimizador del cliente para actualizar el modelo local.
  for batch in dataset:
    with tf.GradientTape() as tape:
      # Realiza un pase hacia adelante en el lote de datos
      outputs = model.forward_pass(batch)
    # Calcula el gradiente correspondiente
    grads = tape.gradient(outputs.loss, client_weights)
    grads_and_vars = zip(grads, client_weights)
    # Aplica el gradiente utilizando el optimizador del cliente.
    client_optimizer.apply_gradients(grads_and_vars)

  return client_weights
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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Para agregar ruido gaussiano al gradiente en la función client_update, puedes modificar el código de la siguiente manera:

    import tensorflow_probability as tfp
tfd = tfp.distributions

def client_update(model, dataset, server_weights, client_optimizer, noise_scale):
  """Realiza el entrenamiento (usando los pesos del modelo del servidor) en el conjunto de datos del cliente."""
  # Inicializa el modelo del cliente con los pesos actuales del servidor.
  client_weights = model.trainable_variables
  # Asigna los pesos del servidor al modelo del cliente.
  tf.nest.map_structure(lambda x, y: x.assign(y),
                        client_weights, server_weights)

  # Utiliza el cliente_optimizer para actualizar el modelo local.
  for batch in dataset:
    with tf.GradientTape() as tape:
      # Calcula la propagación hacia adelante en el lote de datos.
      outputs = model.forward_pass(batch)
    # Calcula el gradiente correspondiente.
    grads = tape.gradient(outputs.loss, client_weights)
    # Agrega ruido gaussiano con una escala de noise_scale a los gradientes.
    for i in range(len(grads)):
        noise = tfd.Normal(loc=0.0, scale=noise_scale).sample(grads[i].shape)
        grads[i] += noise
    grads_and_vars = zip(grads, client_weights)
    # Aplica el gradiente utilizando un optimizador del cliente.
    # Actualiza los pesos.
    client_optimizer.apply_gradients(grads_and_vars)

  return client_weights

    En esta función modificada, primero importamos la biblioteca TensorFlow Probability, que nos proporciona la distribución gaussiana. Configuramos la escala del ruido como noise_scale, que es un hiperparámetro que puedes ajustar según tus necesidades.

    Luego, para cada gradiente en grads, muestreamos de una distribución normal con media 0 y desviación estándar igual a noise_scale, y agregamos este ruido al gradiente. Finalmente, aplicamos los grads_and_vars modificados a los client_weights utilizando el client_optimizer, y devolvemos los client_weights actualizados.

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