論文の概要: Training Fair Models in Federated Learning without Data Privacy Infringement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05662v2
• Date: Fri, 01 Nov 2024 19:31:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:57:41.050334
• Title: Training Fair Models in Federated Learning without Data Privacy Infringement
• Title（参考訳）: データプライバシ侵害のないフェデレーション学習における公正モデルトレーニング
• Authors: Xin Che, Jingdi Hu, Zirui Zhou, Yong Zhang, Lingyang Chu,
• Abstract要約: 我々はFedFairを開発した。FedFairはよく設計されたフェデレート学習フレームワークで、データプライバシーの侵害なしに高いパフォーマンスで公正なモデルをトレーニングできる。 実世界の3つのデータセットに対する実験により,本手法の優れた公正モデルトレーニング性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.099679834528663
• License:
• Abstract: Training fair machine learning models becomes more and more important. As many powerful models are trained by collaboration among multiple parties, each holding some sensitive data, it is natural to explore the feasibility of training fair models in federated learning so that the fairness of trained models, the data privacy of clients, and the collaboration between clients can be fully respected simultaneously. However, the task of training fair models in federated learning is challenging, since it is far from trivial to estimate the fairness of a model without knowing the private data of the participating parties, which is often constrained by privacy requirements in federated learning. In this paper, we first propose a federated estimation method to accurately estimate the fairness of a model without infringing the data privacy of any party. Then, we use the fairness estimation to formulate a novel problem of training fair models in federated learning. We develop FedFair, a well-designed federated learning framework, which can successfully train a fair model with high performance without data privacy infringement. Our extensive experiments on three real-world data sets demonstrate the excellent fair model training performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 公正な機械学習モデルのトレーニングがますます重要になる。 多くの強力なモデルが、複数のパーティ間のコラボレーションによってトレーニングされ、それぞれが機密データを持っているため、フェデレートラーニングにおける公正なモデルのトレーニングの実現可能性を探ることで、トレーニングされたモデルの公正性、クライアントのデータプライバシ、クライアント間のコラボレーションを同時に完全に尊重することが可能になります。 しかし、フェデレートラーニングにおける公正なモデルのトレーニングの課題は、フェデレーションラーニングにおけるプライバシ要件に制約される、参加者のプライベートデータを知ることなく、モデルの公正さを見積もることは、決して簡単ではないため、難しい。 本稿ではまず,データのプライバシを侵害することなく,モデルの公正性を正確に推定するフェデレーション推定手法を提案する。 次に,フェアネス推定を用いて,フェデレート学習におけるフェアモデルトレーニングの新たな問題を定式化する。 我々はFedFairを開発した。FedFairはよく設計されたフェデレート学習フレームワークで、データプライバシーの侵害なしに高いパフォーマンスで公正なモデルをトレーニングできる。 実世界の3つのデータセットに対する広範な実験により,本手法の優れた公正モデルトレーニング性能が示された。

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