論文の概要: Achieving Model Fairness in Vertical Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.08344v1
• Date: Fri, 17 Sep 2021 04:40:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-20 14:35:50.169605
• Title: Achieving Model Fairness in Vertical Federated Learning
• Title（参考訳）: 垂直連合学習におけるモデルフェアネスの達成
• Authors: Changxin Liu Zirui Zhou Yang Shi, Jian Pei, Lingyang Chu, Yong Zhang
• Abstract要約: 垂直連合学習(VFL)は、複数の企業が重複しない機能を保有して、プライベートデータやモデルパラメータを開示することなく、機械学習モデルを強化することを可能にする。 VFLは公平性の問題に悩まされており、すなわち、学習されたモデルはセンシティブな属性を持つグループに対して不公平に差別的である可能性がある。 この問題に対処するための公平なVFL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）: 47.8598060954355
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vertical federated learning (VFL), which enables multiple enterprises possessing non-overlapped features to strengthen their machine learning models without disclosing their private data and model parameters, has received increasing attention lately. Similar to other machine learning algorithms, VFL suffers from fairness issues, i.e., the learned model may be unfairly discriminatory over the group with sensitive attributes. To tackle this problem, we propose a fair VFL framework in this work. First, we systematically formulate the problem of training fair models in VFL, where the learning task is modeled as a constrained optimization problem. To solve it in a federated manner, we consider its equivalent dual form and develop an asynchronous gradient coordinate-descent ascent algorithm, where each data party performs multiple parallelized local updates per communication round to effectively reduce the number of communication rounds. We prove that the algorithm finds a $\delta$-stationary point of the dual objective in $\mathcal{O}(\delta^{-4})$ communication rounds under mild conditions. Finally, extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate the superior performance of our method in training fair models.
• Abstract（参考訳）: 重複しない機能を持つ複数の企業がプライベートデータやモデルパラメータを公開せずに機械学習モデルを強化できる垂直連合学習(VFL)が最近注目を集めている。 他の機械学習アルゴリズムと同様に、VFLは公平性の問題に悩まされる。 この問題に取り組むため,本研究では,公正なvflフレームワークを提案する。 まず,学習課題を制約付き最適化問題としてモデル化する,VFLにおける公正モデルトレーニングの問題を体系的に定式化する。 これを解決するために、同値な二重形式を考慮し、各データパーティが通信ラウンド毎に複数の並列化ローカル更新を実行し、通信ラウンドの数を効果的に削減する非同期勾配座標差上昇アルゴリズムを開発する。 このアルゴリズムは, 弱条件下での通信ラウンドにおいて, 二重目的物の$\delta$-stationary 点が$\mathcal{O}(\delta^{-4})$であることを示す。 最後に、3つのベンチマークデータセットに対する広範な実験により、フェアモデルのトレーニングにおいて、我々の手法の優れた性能を示す。

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