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TensorFlow Federated の概要
2019年3月26日火曜日
この記事は Alex IngermanとKrzys Ostrowskiによる TensorFlow - Medium の記事 "
Introducing TensorFlow Federated
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
投稿者:
Alex Ingerman
(プロダクト マネージャー)、
Krzys Ostrowski
(リサーチ サイエンティスト)
世界には、
30 億台のスマートフォン
と、
70 億台のネットワーク接続端末
が存在していると考えられています。こういったスマートフォンや端末は、絶え間なく新しいデータを生成しています。従来の分析手法や機械学習を使う場合、データを処理して洞察や ML モデルを生み出し、それをプロダクトの改善につなげる前に、データを 1 か所に集めなければなりません。しかし、プライベートなデータを扱う場合や、データを 1 か所に集めるためにコストがかかる場合は、この集中型アプローチが問題になることがあります。そのため、データを生成する端末上でデータ分析や機械学習を実行しつつ、学習した内容を集約できれば、それに越したことはありません。
TensorFlow Federated
(TFF)は、分散データに対して機械学習を含めた計算を行わせるための実験的オープンソース フレームワークです。TFF は、
フェデレーション ラーニング
(FL)と呼ばれるアプローチを使います。これは、参加している多数のクライアントが、データをローカルに保持しつつ共通の ML モデルをトレーニングできるようにする技術です。Google は、フェデレーション ラーニング技術を開発し、
モバイル端末でのキーボード入力の予測
や
端末内検索
用の ML モデルに活用しています。TFF はそこで得た
経験
に基づいて設計されています。TFF によって、すべての TensorFlow ユーザーが、ローカルで分散コンピューティングをシミュレーションする柔軟でオープンなフレームワークを利用できるようになります。
デベロッパーは、TensorFlow Federated を使ってフェデレーション ラーニング システムを記述およびシミュレーションすることができる。この図では、まず各スマートフォンがローカルでモデルをトレーニングする(A)。更新内容は集約され(B)、改善が反映された共有モデルが作られる(C)。
広く知られているイメージ データセットである MNIST を例に、FL と TFF の使い方を説明しましょう。MNIST の元になった NIST データセットには、3,600 人のボランティアによる 81 万の手書きの数字のイメージが含まれています。ここでの目的は、この数字を認識する ML モデルを作ることです。従来型の手法では、データセット全体に対して一気に ML アルゴリズムを適用します。しかし、すべてのデータを 1 か所にまとめることが
できない
場合はどうなるでしょうか。たとえば、ボランティアが同意しないため、未加工のデータをセンター サーバーにアップロードできない場合などです。
TFF を使うと、任意の ML モデル アーキテクチャを記述し、各ボランティアのデータを個別にローカルに置いたまま、すべてのデータを使ってそのモデルをトレーニングできます。以下のコードは、TFF の
Federated Learning(FL)API
を使ってこれを実現する方法を示しています。ここでは、
Leaf プロジェクト
で処理し、数字をそれぞれのボランティア単位に分割した NIST データセットを使っています。
https://medium.com/media/5dd63e07eac08535c9db9c86694318ba/href
コードの続きは、
フェデレーションによる MNIST 分類チュートリアル
をご覧ください。
TFF には、FL API だけでなく、一連の低レベル プリミティブも含まれています。これは、
Federated Core(FC)API
と呼ばれています。この API を使うと、分散データセットを扱うさまざまな計算を記述できます。フェデレーション ラーニングによる ML モデルのトレーニングは、フェデレーション計算の一例です。別の例として、分散データに対して ML モデルを評価することがあげられます。
FC API の簡単な例を見てみましょう。温度を測るたくさんのセンサーがあり、それぞれのデータをセンター サーバーにアップロードせずに各センサーの平均温度を計算することを考えてみます。FC API を使うと、ベースとなるデータ(tf.float32)とそのデータが存在する場所(分散クライアント)を指定して、新しいデータ型を記述することができます。
https://medium.com/media/f4fc4bc92bbb5042f70725f6a71e2467/href
そのうえで、その型に対して、フェデレーション平均関数を指定します。
https://medium.com/media/1ea0c6ee1b575045ef5f1d383d0f091c/href
フェデレーション計算が定義されると、TFF はそれを分散構成で実行できる形式で表現します。TFF の最初のリリースには、ローカルマシン ランタイムとセントラル コーディネータが含まれています。ローカルマシン ランタイムは、各クライアントがローカルでの寄与値を計算するためのもので、データを保持するクライアント全体に対して実行される計算をシミュレーションします。セントラル コーディネータは、すべての寄与値を集約します。しかし、デベロッパーは、フェデレーション計算を入力と出力が異なる場所にある通常の関数と見ることもできます(入力は個々のクライアント、出力はコーディネータ サービス)。
フェデレーション計算 get_average_temperature を図示したもの。
TFF の宣言型モデルを使うと、
フェデレーション平均アルゴリズム
の亜種を簡単に記述することができます。
https://medium.com/media/75990d701e82a67b953fa7a6c1cb1fcc/href
TensorFlow Federated は、さらに多くの人がテクノロジーを使えるようにするための 1 歩です。また、オープンかつ柔軟なプラットフォーム上で、コミュニティを巻き込んでフェデレーション ラーニングの研究を進めるための 1 歩でもあります。
チュートリアル
をご覧いただくと、ブラウザを使ってわずか数クリックで TFF を試してみることができます。ご自分のモデルで既存の FL アルゴリズムを実験したり、新しいフェデレーション データセットやモデルを作成して
TFF リポジトリ
に提供したり、新しい FL アルゴリズムを実装したり、既存の FL アルゴリズムを拡張して新機能を追加するなど、さまざまな方法で貢献することもできます。
将来的には、主要な端末プラットフォームで TFF ランタイムを利用できるようにしたいと考えています。また、
フェデレーション ラーニング用の差分プライバシー
(
TensorFlow Privacy
との統合)や
Secure Aggregation
など、プライベートなユーザーデータを守るための他のテクノロジーとの統合も考えています。すべてのデベロッパーがフェデレーション技術を使えるよう、コミュニティの皆さんと一丸となって TFF を開発できることがとても楽しみです。
試してみたい方は、
https://www.tensorflow.org/federated/
にアクセスし、早速 TFF を使ってみてください!
謝辞
TensorFlow Federated は、チームの協力によって作成されています。多大な貢献を果たしてくださった、Brendan McMahan、Keith Rush、Michael Reneer、Zachary Garrett の皆さんに感謝いたします。
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