論文の概要: FedCCEA : A Practical Approach of Client Contribution Evaluation for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.02310v1
• Date: Fri, 4 Jun 2021 07:42:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 15:15:42.105889
• Title: FedCCEA : A Practical Approach of Client Contribution Evaluation for Federated Learning
• Title（参考訳）: FedCCEA : フェデレーション学習における顧客貢献評価の実践的アプローチ
• Authors: Sung Kuk Shyn, Donghee Kim, and Kwangsu Kim
• Abstract要約: データアセスメントとしても知られるクライアントコントリビューション評価は、クライアントの選択とインセンティブアロケーションのための連邦学習(FL)において重要なアプローチである。 精度近似(FedCCEA)によるフェデレーション・コントリビューション・アセスメント(Federated Contribution Evaluation)と呼ばれる経験的評価手法を提案する。 本手法は、サンプルデータサイズの入力を用いてシミュレーションされたテスト精度を推定し、クライアントのデータ品質とデータサイズを抽出し、クライアントのコントリビューションを測定する精度近似モデル(AAM)を構築する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Client contribution evaluation, also known as data valuation, is a crucial approach in federated learning(FL) for client selection and incentive allocation. However, due to restrictions of accessibility of raw data, only limited information such as local weights and local data size of each client is open for quantifying the client contribution. Using data size from available information, we introduce an empirical evaluation method called Federated Client Contribution Evaluation through Accuracy Approximation(FedCCEA). This method builds the Accuracy Approximation Model(AAM), which estimates a simulated test accuracy using inputs of sampled data size and extracts the clients' data quality and data size to measure client contribution. FedCCEA strengthens some advantages: (1) enablement of data size selection to the clients, (2) feasible evaluation time regardless of the number of clients, and (3) precise estimation in non-IID settings. We demonstrate the superiority of FedCCEA compared to previous methods through several experiments: client contribution distribution, client removal, and robustness test to partial participation.
• Abstract（参考訳）: データバリュエーションとしても知られるクライアント貢献評価は、クライアント選択とインセンティブ割り当てのための連合学習(fl)において重要なアプローチである。 しかし、生データのアクセシビリティの制限のため、クライアントの貢献度を定量化するために、各クライアントのローカルウェイトやローカルデータサイズなどの限られた情報のみをオープンする。 利用可能な情報からのデータサイズを用いて,federated client contribution evaluation(fedccea)と呼ばれる経験的評価手法を提案する。 本手法は、サンプルデータサイズの入力を用いてシミュレーションされたテスト精度を推定し、クライアントのデータ品質とデータサイズを抽出し、クライアントのコントリビューションを測定する精度近似モデル(AAM)を構築する。 FedCCEAは、(1)クライアントへのデータサイズ選択の有効化、(2)クライアント数に関係なく実行可能な評価時間、(3)非IID設定での正確な評価など、いくつかの利点を強化している。 提案手法は, クライアント貢献分布, クライアント除去, ロバスト性テストなどの実験により, 従来手法と比較してfecceaの優越性を示す。

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