論文の概要: Nothing Wasted: Full Contribution Enforcement in Federated Edge Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.08330v1
- Date: Fri, 15 Oct 2021 19:32:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-19 17:14:36.197969
- Title: Nothing Wasted: Full Contribution Enforcement in Federated Edge Learning
- Title（参考訳）: nothing wasted:federated edge learningにおけるフルコントリビューションの実施
- Authors: Qin Hu, Shengling Wang, Zeihui Xiong, Xiuzhen Cheng
- Abstract要約: 本稿では,不完全情報型マルチプレイヤーFELゲームにおける集合的ゆがみ(CE)戦略を提案する。
提案したCE戦略は,従来のゆがみ戦略を拡張して,一人の相手に対して期待されるユーティリティの比例的シェアを制御している。
理論的解析と実験的評価の両方が提案手法の有効性と妥当性を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.904704686663473
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The explosive amount of data generated at the network edge makes mobile edge
computing an essential technology to support real-time applications, calling
for powerful data processing and analysis provided by machine learning (ML)
techniques. In particular, federated edge learning (FEL) becomes prominent in
securing the privacy of data owners by keeping the data locally used to train
ML models. Existing studies on FEL either utilize in-process optimization or
remove unqualified participants in advance. In this paper, we enhance the
collaboration from all edge devices in FEL to guarantee that the ML model is
trained using all available local data to accelerate the learning process. To
that aim, we propose a collective extortion (CE) strategy under the
imperfect-information multi-player FEL game, which is proved to be effective in
helping the server efficiently elicit the full contribution of all devices
without worrying about suffering from any economic loss. Technically, our
proposed CE strategy extends the classical extortion strategy in controlling
the proportionate share of expected utilities for a single opponent to the
swiftly homogeneous control over a group of players, which further presents an
attractive trait of being impartial for all participants. Moreover, the CE
strategy enriches the game theory hierarchy, facilitating a wider application
scope of the extortion strategy. Both theoretical analysis and experimental
evaluations validate the effectiveness and fairness of our proposed scheme.
- Abstract（参考訳）: ネットワークエッジで生成される爆発的なデータ量によって、モバイルエッジコンピューティングはリアルタイムアプリケーションをサポートする上で不可欠な技術となり、機械学習(ml)技術によって提供される強力なデータ処理と分析を要求する。
特にfederated edge learning(fel)は、mlモデルのトレーニングにローカルにデータを保管することで、データ所有者のプライバシの確保に重点を置いている。
FELに関する既存の研究は、プロセス内最適化を利用するか、事前に資格のない参加者を排除している。
本稿では,FELにおけるすべてのエッジデバイスとのコラボレーションを強化し,MLモデルが学習プロセスの高速化のために利用可能なすべてのローカルデータを用いてトレーニングされていることを保証する。
そこで,本研究では,サーバが経済的損失を心配することなく,全機器の貢献を効果的に導出する上で有効であることを証明した,不完全情報多人間felゲームに基づく集団的強要戦略を提案する。
技術的には,提案するce戦略は,一対一の対戦相手が期待するユーティリティの比率を制御し,一対一のプレイヤ群を迅速に均質に制御することにおいて,古典的強要戦略を拡張する。
さらに、CE戦略はゲーム理論階層を豊かにし、ゆがみ戦略のより広い適用範囲を容易にする。
理論解析および実験評価は,提案手法の有効性と公平性を検証した。
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