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。

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