論文の概要: A Contract Theory based Incentive Mechanism for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.05568v1
• Date: Thu, 12 Aug 2021 07:30:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-14 00:54:36.074375
• Title: A Contract Theory based Incentive Mechanism for Federated Learning
• Title（参考訳）: 連合学習のための契約理論に基づくインセンティブ機構
• Authors: Mengmeng Tian, Yuxin Chen, Yuan Liu, Zehui Xiong, Cyril Leung, Chunyan Miao
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシ保護機械学習パラダイムとして機能し、分散クライアントによってトレーニングされた協調モデルを実現する。 FLタスクを達成するために、タスクパブリッシャはFLサーバに金銭的なインセンティブを支払う必要があり、FLサーバはFLクライアントにタスクをオフロードする。 タスクがクライアントによってプライベートにトレーニングされているという事実から、FLクライアントに対して適切なインセンティブを設計することは困難である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.24418084256517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) serves as a data privacy-preserved machine learning paradigm, and realizes the collaborative model trained by distributed clients. To accomplish an FL task, the task publisher needs to pay financial incentives to the FL server and FL server offloads the task to the contributing FL clients. It is challenging to design proper incentives for the FL clients due to the fact that the task is privately trained by the clients. This paper aims to propose a contract theory based FL task training model towards minimizing incentive budget subject to clients being individually rational (IR) and incentive compatible (IC) in each FL training round. We design a two-dimensional contract model by formally defining two private types of clients, namely data quality and computation effort. To effectively aggregate the trained models, a contract-based aggregator is proposed. We analyze the feasible and optimal contract solutions to the proposed contract model. %Experimental results demonstrate that the proposed framework and contract model can effective improve the generation accuracy of FL tasks. Experimental results show that the generalization accuracy of the FL tasks can be improved by the proposed incentive mechanism where contract-based aggregation is applied.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシ保護機械学習パラダイムとして機能し、分散クライアントによってトレーニングされた協調モデルを実現する。 FLタスクを達成するために、タスクパブリッシャはFLサーバに金銭的なインセンティブを支払う必要があり、FLサーバはFLクライアントにタスクをオフロードする。 タスクがクライアントによってプライベートにトレーニングされているという事実から、flクライアントに適切なインセンティブを設計することは困難である。 本稿では,契約理論に基づくFLタスクトレーニングモデルを提案する。各FLトレーニングラウンドにおいて,クライアントが個別に合理的(IR)かつインセンティブ互換(IC)である場合のインセンティブ予算を最小化する。 データ品質と計算作業という2種類のプライベートクライアントを正式に定義することで,2次元契約モデルを設計する。 モデルを効果的に集約するために,契約ベースのアグリゲータを提案する。 提案する契約モデルに対する実現可能かつ最適な契約ソリューションについて分析する。 %実験の結果,提案手法と契約モデルがflタスクの生成精度を効果的に向上できることが確認された。 実験の結果,契約ベースのアグリゲーションを適用したインセンティブ機構により,flタスクの一般化精度を向上させることができた。

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