論文の概要: Federated Learning as a Mean-Field Game

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03770v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 11:31:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-09 17:06:39.078319
• Title: Federated Learning as a Mean-Field Game
• Title（参考訳）: ゲームとしてのフェデレーション学習
• Authors: Arash Mehrjou
• Abstract要約: 我々は,フェデレーション学習と平均場ゲームとのつながりを確立する。 差分ゲームとしてフェデレーション学習を提示し、このゲームの性質について議論する。 これら2つの異なる分野の研究者が、大規模な分散およびプライバシ保護学習アルゴリズムの基本的問題に取り組むために、連合学習に対するこの新たな視点を結び付けることを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.370905925442655
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We establish a connection between federated learning, a concept from machine learning, and mean-field games, a concept from game theory and control theory. In this analogy, the local federated learners are considered as the players and the aggregation of the gradients in a central server is the mean-field effect. We present federated learning as a differential game and discuss the properties of the equilibrium of this game. We hope this novel view to federated learning brings together researchers from these two distinct areas to work on fundamental problems of large-scale distributed and privacy-preserving learning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 我々は,機械学習の概念であるフェデレート学習と,ゲーム理論と制御理論の概念である平均場ゲームとの関連性を確立する。 このアナロジーでは、ローカルなフェデレーション学習者がプレイヤーと見なされ、中央サーバにおける勾配の集約が平均フィールド効果である。 微分ゲームとしてフェデレート学習を行い,このゲームの平衡の性質について考察する。 フェデレーション学習に対するこの新たな見解は、この2つの異なる分野の研究者を集結させ、大規模分散およびプライバシ保護学習アルゴリズムの根本的な問題に取り組むことを願っている。

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