論文の概要: Fair and Consistent Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08435v1
- Date: Thu, 19 Aug 2021 01:56:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-08-20 14:25:36.059185
- Title: Fair and Consistent Federated Learning
- Title(参考訳): 公平で一貫した連合学習
- Authors: Sen Cui, Weishen Pan, Jian Liang, Changshui Zhang, Fei Wang
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散データソースから学習する能力に対する関心が高まっている。
本稿では,異なるローカルクライアント間で性能整合性とアルゴリズムフェアネスを協調的に検討するFLフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 48.19977689926562
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) has gain growing interests for its capability of
learning from distributed data sources collectively without the need of
accessing the raw data samples across different sources. So far FL research has
mostly focused on improving the performance, how the algorithmic disparity will
be impacted for the model learned from FL and the impact of algorithmic
disparity on the utility inconsistency are largely unexplored. In this paper,
we propose an FL framework to jointly consider performance consistency and
algorithmic fairness across different local clients (data sources). We derive
our framework from a constrained multi-objective optimization perspective, in
which we learn a model satisfying fairness constraints on all clients with
consistent performance. Specifically, we treat the algorithm prediction loss at
each local client as an objective and maximize the worst-performing client with
fairness constraints through optimizing a surrogate maximum function with all
objectives involved. A gradient-based procedure is employed to achieve the
Pareto optimality of this optimization problem. Theoretical analysis is
provided to prove that our method can converge to a Pareto solution that
achieves the min-max performance with fairness constraints on all clients.
Comprehensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate the
superiority that our approach over baselines and its effectiveness in achieving
both fairness and consistency across all local clients.
- Abstract(参考訳): フェデレーション学習(fl)は、異なるソースにまたがる生データサンプルにアクセスすることなく、分散データソースから総合的に学習する能力に対する関心が高まっている。
FLのこれまでの研究は、パフォーマンスの向上、FLから学んだモデルに対するアルゴリズム的不一致の影響、実用的不整合に対するアルゴリズム的不一致の影響などに焦点を当ててきた。
本稿では,異なるローカルクライアント(データソース)間で性能の一貫性とアルゴリズム的公平性を検討するためのflフレームワークを提案する。
我々は制約付き多目的最適化の観点からフレームワークを導出し、一貫したパフォーマンスで全てのクライアントの公正性制約を満たすモデルを学ぶ。
具体的には、各ローカルクライアントにおけるアルゴリズム予測損失を目的として扱い、全ての目的を伴って代理最大関数を最適化することにより、フェアネス制約で最低性能のクライアントを最大化する。
この最適化問題のパレート最適性を達成するために勾配法を用いる。
理論解析により,全クライアントに公平性制約を課してmin-max性能を達成するparetoソリューションに収束できることが証明される。
合成および実世界のデータセットに関する総合的な実験は、我々のアプローチがベースラインよりも優れていること、および全てのローカルクライアントにおける公平性と一貫性を達成する上での有効性を示している。
関連論文リスト
- Client-Centric Federated Adaptive Optimization [78.30827455292827]
Federated Learning(FL)は、クライアントが独自のデータをプライベートに保ちながら、協調的にモデルをトレーニングする分散学習パラダイムである。
本稿では,新しいフェデレーション最適化手法のクラスであるフェデレーション中心適応最適化を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-17T04:00:50Z) - Over-the-Air Fair Federated Learning via Multi-Objective Optimization [52.295563400314094]
本稿では,公平なFLモデルを訓練するためのOTA-FFL(Over-the-air Fair Federated Learning Algorithm)を提案する。
OTA-FFLの公正性とロバストな性能に対する優位性を示す実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-06T21:16:51Z) - FedDUAL: A Dual-Strategy with Adaptive Loss and Dynamic Aggregation for Mitigating Data Heterogeneity in Federated Learning [12.307490659840845]
フェデレートラーニング(FL)は、様々なクライアントからローカルに最適化されたモデルと、統一されたグローバルモデルを組み合わせる。
FLは、性能劣化、収束の遅さ、グローバルモデルの堅牢性低下など、重大な課題に直面している。
これらの問題を効果的に解決するために、革新的なデュアルストラテジーアプローチを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-05T18:42:29Z) - FedCAda: Adaptive Client-Side Optimization for Accelerated and Stable Federated Learning [57.38427653043984]
フェデレートラーニング(FL)は、分散クライアント間の機械学習モデルの協調トレーニングにおいて、顕著なアプローチとして登場した。
我々は,この課題に対処するために設計された,革新的なクライアント適応アルゴリズムであるFedCAdaを紹介する。
我々はFedCAdaが適応性、収束性、安定性、全体的な性能の点で最先端の手法より優れていることを実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-20T06:12:33Z) - Balancing Similarity and Complementarity for Federated Learning [91.65503655796603]
フェデレートラーニング(FL)は、モバイルとIoTシステムにおいてますます重要になっている。
FLの重要な課題の1つは、非i.d.データのような統計的不均一性を管理することである。
FL協調における類似性と相補性のバランスをとる新しいフレームワークである texttFedSaC を導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-16T08:16:19Z) - Anti-Matthew FL: Bridging the Performance Gap in Federated Learning to Counteract the Matthew Effect [4.716839088197377]
フェデレートラーニング(FL)は、異種および多種多様なデータセット間のモデルトレーニングを容易にする。
本研究では,クライアントレベルでのグローバルモデルに対するアンチマシューフェアネスを提案する。
提案するアンチマシューFLは,高性能なグローバルモデルを実現する上で,他の最先端のFLアルゴリズムよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-28T10:51:12Z) - UNIDEAL: Curriculum Knowledge Distillation Federated Learning [17.817181326740698]
フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアント間で協調学習を可能にする、有望なアプローチとして登場した。
本稿では,ドメイン横断シナリオの課題に対処するための新しいFLアルゴリズムであるUNIを提案する。
この結果から,UNIはモデル精度と通信効率の両面において優れた性能を発揮することが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-16T11:30:29Z) - Adaptive Federated Learning via New Entropy Approach [14.595709494370372]
Federated Learning (FL) は、分散機械学習フレームワークとして注目されている。
本稿では,不均一クライアント間のパラメータ偏差を軽減するために,entropy理論(FedEnt)に基づく適応型FEDerated Learningアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T07:57:04Z) - DRFLM: Distributionally Robust Federated Learning with Inter-client
Noise via Local Mixup [58.894901088797376]
連合学習は、生データをリークすることなく、複数の組織のデータを使用してグローバルモデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。
上記の2つの課題を同時に解決するための一般的な枠組みを提案する。
我々は、ロバストネス解析、収束解析、一般化能力を含む包括的理論的解析を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-16T08:08:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。