論文の概要: FedCoin: A Peer-to-Peer Payment System for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.11711v1
• Date: Wed, 26 Feb 2020 03:43:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 14:52:52.508253
• Title: FedCoin: A Peer-to-Peer Payment System for Federated Learning
• Title（参考訳）: FedCoin:フェデレーションラーニングのためのピアツーピア支払いシステム
• Authors: Yuan Liu, Shuai Sun, Zhengpeng Ai, Shuangfeng Zhang, Zelei Liu, Han Yu
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、プライバシに関する分散データセット上でモデルをトレーニングする、新たなコラボレーティブ機械学習手法である。 データ所有者に適切なインセンティブを与えるために、Shapley Value(SV)がしばしば採用され、その貢献を適切に評価する。 我々は、FLのためのブロックチェーンベースのピアツーピア支払いシステムであるFedCoinを提案し、実現可能なSVベースの利益分配を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.234863914981556
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is an emerging collaborative machine learning method to train models on distributed datasets with privacy concerns. To properly incentivize data owners to contribute their efforts, Shapley Value (SV) is often adopted to fairly assess their contribution. However, the calculation of SV is time-consuming and computationally costly. In this paper, we propose FedCoin, a blockchain-based peer-to-peer payment system for FL to enable a feasible SV based profit distribution. In FedCoin, blockchain consensus entities calculate SVs and a new block is created based on the proof of Shapley (PoSap) protocol. It is in contrast to the popular BitCoin network where consensus entities "mine" new blocks by solving meaningless puzzles. Based on the computed SVs, a scheme for dividing the incentive payoffs among FL clients with nonrepudiation and tamper-resistance properties is proposed. Experimental results based on real-world data show that FedCoin can promote high-quality data from FL clients through accurately computing SVs with an upper bound on the computational resources required for reaching consensus. It opens opportunities for non-data owners to play a role in FL.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、プライバシに関する分散データセット上でモデルをトレーニングする、新たなコラボレーティブ機械学習手法である。 データ所有者の貢献を適切にインセンティブづけるために、シャプレー値(sv)を適度に評価するために採用することが多い。 しかし、SVの計算には時間と費用がかかる。 本稿では,FLのためのブロックチェーンベースのピアツーピア決済システムであるFedCoinを提案する。 FedCoinでは、ブロックチェーンコンセンサスエンティティがSVを計算し、Shapley(PoSap)プロトコルの証明に基づいて新しいブロックを生成する。 一般的なbitcoinネットワークとは対照的に、コンセンサスエンティティが意味のないパズルを解いて新しいブロックを“ブロック”する。 計算されたSVに基づいて,非監査およびタンパー抵抗特性を持つFLクライアント間でインセンティブペイオフを分割する手法を提案する。 実世界のデータに基づく実験結果から、FedCoinはコンセンサスに到達するのに必要な計算リソースを上限とするSVを正確に計算することで、FLクライアントから高品質なデータをプロモートできることがわかった。 非データ所有者がFLで役割を演じる機会を開く。

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