Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated Learning Meets Fairness and Differential Privacy

論文の概要: Federated Learning Meets Fairness and Differential Privacy

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09932v1
Date: Mon, 23 Aug 2021 04:59:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-08-24 21:33:30.823535
Title: Federated Learning Meets Fairness and Differential Privacy
Title（参考訳）: 連合学習は公平性と差別化されたプライバシーを満たす
Authors: Manisha Padala, Sankarshan Damle and Sujit Gujar
Abstract要約: 本研究は,3つの尺度を同時に取り入れた倫理的フェデレーション学習モデルを提案する。アダルト、バンク、オランダのデータセットの実験では、正確性、公平性、プライバシの間の"経験的な相互作用"が強調されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.033944769247961
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning's unprecedented success raises several ethical concerns ranging from biased predictions to data privacy. Researchers tackle these issues by introducing fairness metrics, or federated learning, or differential privacy. A first, this work presents an ethical federated learning model, incorporating all three measures simultaneously. Experiments on the Adult, Bank and Dutch datasets highlight the resulting ``empirical interplay" between accuracy, fairness, and privacy.
Abstract（参考訳）: ディープラーニングの成功は、バイアスのある予測からデータプライバシに至るまで、いくつかの倫理的な懸念を引き起こす。研究者たちは、公正度メトリクスやフェデレーション学習(差分プライバシー)を導入することで、これらの問題に対処する。まず,3つの尺度を同時に組み込んだ倫理的フェデレーション学習モデルを提案する。成人、銀行、オランダのデータセットにおける実験では、正確性、公平性、プライバシーの間に生じる‘経験的相互作用’が強調されている。

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