Cómo implementar la privacidad diferencial en el aprendizaje federado
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
davy.ai
Para agregar ruido gaussiano al gradiente en la función client_update, puedes modificar el código de la siguiente manera:
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.