Decentralized Machine Learning could address some problematic facets with Federated Learning. There is no central server acting as an arbiter of whom or what may benefit from Machine Learning models created by the vast amount of data becoming available in recent years. It could also increase the reliability and scalability of Machine Learning systems thereby drawing the benefit of having more data accessible. Gossip Learning is such a protocol, but has primarily been designed with linear models in mind. How does Gossip Learning perform when training Deep Neural Networks? Could it be a viable alternative to Federated Learning? In this thesis, we implement Gossip Learning using two different model merging strategies. We also design and implement two extensions to this protocol with the goal of achieving higher performance when training under churn. The training methods are compared on two tasks: image classification on the Federated Extended MNIST dataset and time- series forecasting on the NN5 dataset. Additionally, we also run an experiment where learners churn, alternating between being available and unavailable. We find that Gossip Learning performs slightly better in settings where learners do not churn but is vastly outperformed in the setting where they do. / Decentraliserad Maskinginlärning kan lösa några problematiska aspekter med Federated Learning. Det finns ingen central server som agerar som domare för vilka som får gagna av Maskininlärningsmodellerna skapad av den stora mäng data som blivit tillgänglig på senare år. Det skulle också kunna öka pålitligheten och skalbarheten av Maskininlärningssystem och därav dra nytta av att mer data är tillgänglig. Gossip Learning är ett sånt protokoll, men det är primärt designat med linjära modeller i åtanke. Hur presterar Gossip Learning när man tränar Djupa Neurala Nätverk? Kan det vara ett möjligt alternativ till Federated Learning? I det här exjobbet implementerar vi Gossip Learning med två olika modelsammanslagningstekniker. Vi designar och implementerar även två tillägg till protokollet med målet att uppnå bättre prestanda när man tränar i system där noder går ner och kommer up. Träningsmetoderna jämförs på två uppgifter: bildklassificering på Federated Extended MNIST datauppsättningen och tidsserieprognostisering på NN5 datauppsättningen. Dessutom har vi även experiment då noder alternerar mellan att vara tillgängliga och otillgängliga. Vi finner att Gossip Learning presterar marginellt bättre i miljöer då noder alltid är tillgängliga men är kraftigt överträffade i miljöer då noder alternerar mellan att vara tillgängliga och otillgängliga.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-300391 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Vikström, Johan |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:316 |
Page generated in 0.0024 seconds