論文の概要: Federating for Learning Group Fair Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.01999v2
• Date: Thu, 7 Oct 2021 15:02:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 11:59:48.130496
• Title: Federating for Learning Group Fair Models
• Title（参考訳）: グループフェアモデル学習のためのフェデレーション
• Authors: Afroditi Papadaki, Natalia Martinez, Martin Bertran, Guillermo Sapiro, Miguel Rodrigues
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、多数のエンティティが協調してより良いモデルを学ぶことを可能にする、ますます人気のあるパラダイムである。 本研究は,学習段階において,異なる参加者が集団のサブセットにしかアクセスできないパラダイムにおけるminmaxグループフェアネスについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.99325961328706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning is an increasingly popular paradigm that enables a large number of entities to collaboratively learn better models. In this work, we study minmax group fairness in paradigms where different participating entities may only have access to a subset of the population groups during the training phase. We formally analyze how this fairness objective differs from existing federated learning fairness criteria that impose similar performance across participants instead of demographic groups. We provide an optimization algorithm -- FedMinMax -- for solving the proposed problem that provably enjoys the performance guarantees of centralized learning algorithms. We experimentally compare the proposed approach against other methods in terms of group fairness in various federated learning setups.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning)は、多数のエンティティが協力してよりよいモデルを学ぶことを可能にする、ますますポピュラーなパラダイムである。 本研究では,学習段階において,異なる参加団体が集団のサブセットにしかアクセスできないパラダイムにおけるminmaxグループフェアネスについて検討する。 我々は,このフェアネスの目的が,人口集団ではなく,参加者間で同様のパフォーマンスを課す既存のフェデレーション学習フェアネス基準とどのように異なるのかを,正式に分析する。 我々は、集中学習アルゴリズムの性能保証を確実に享受する提案された問題を解決する最適化アルゴリズム、FedMinMaxを提供する。 本稿では,グループフェアネスの観点から,他の手法に対する提案手法を実験的に比較した。

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