Rejoignez-nous le 19 novembre pour la troisième édition du concours de vulgarisation scientifique de Mila, où les étudiant·e·s présenteront leurs recherches complexes en trois minutes devant un jury.
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Federated Learning is an emerging privacy-preserving distributed machine learning approach to building a shared model by performing distribu… (voir plus)ted training locally on participating devices (clients) and aggregating the local models into a global one. As this approach prevents data collection and aggregation, it helps in reducing associated privacy risks to a great extent. However, the data samples across all participating clients are usually not independent and identically distributed (non-iid), and Out of Distribution(OOD) generalization for the learned models can be poor. Besides this challenge, federated learning also remains vulnerable to various attacks on security wherein a few malicious participating entities work towards inserting backdoors, degrading the generated aggregated model as well as inferring the data owned by participating entities. In this paper, we propose an approach for learning invariant (causal) features common to all participating clients in a federated learning setup and analyze empirically how it enhances the Out of Distribution (OOD) accuracy as well as the privacy of the final learned model.