Fugu-MT 論文翻訳(概要): To Federate or Not To Federate: Incentivizing Client Participation in Federated Learning

論文の概要: To Federate or Not To Federate: Incentivizing Client Participation in Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14840v1
Date: Mon, 30 May 2022 04:03:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-31 18:07:14.565489
Title: To Federate or Not To Federate: Incentivizing Client Participation in Federated Learning
Title（参考訳）: フェデレートするかどうか:フェデレーション学習におけるクライアント参加のインセンティブ
Authors: Yae Jee Cho and Divyansh Jhunjhunwala and Tian Li and Virginia Smith and Gauri Joshi
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、共通の機械学習モデルをトレーニングしようとするクライアントのグループ間のコラボレーションを促進する。本稿では,グローバルモデルにインセンティブを与えるクライアントの割合を明示的に最大化する,IncFLと呼ばれるアルゴリズムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.3101738137465
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) facilitates collaboration between a group of clients who seek to train a common machine learning model without directly sharing their local data. Although there is an abundance of research on improving the speed, efficiency, and accuracy of federated training, most works implicitly assume that all clients are willing to participate in the FL framework. Due to data heterogeneity, however, the global model may not work well for some clients, and they may instead choose to use their own local model. Such disincentivization of clients can be problematic from the server's perspective because having more participating clients yields a better global model, and offers better privacy guarantees to the participating clients. In this paper, we propose an algorithm called IncFL that explicitly maximizes the fraction of clients who are incentivized to use the global model by dynamically adjusting the aggregation weights assigned to their updates. Our experiments show that IncFL increases the number of incentivized clients by 30-55% compared to standard federated training algorithms, and can also improve the generalization performance of the global model on unseen clients.
Abstract（参考訳）: federated learning(fl)は、ローカルデータを直接共有することなく、共通の機械学習モデルをトレーニングしようとするクライアントグループ間のコラボレーションを促進する。フェデレートトレーニングのスピード、効率、正確性を改善するための研究はたくさんあるが、ほとんどの研究は、すべてのクライアントがFLフレームワークに参加することを暗黙的に想定している。しかし、データの不均一性のため、グローバルモデルは一部のクライアントではうまく機能せず、代わりに独自のローカルモデルを選択するかもしれない。このようなクライアントの非インセンティブ化は、より多くの参加するクライアントを持つことがより優れたグローバルモデルとなり、参加するクライアントにより良いプライバシー保証を提供するため、サーバの観点から問題となる可能性がある。本稿では,更新に割り当てられた集約重みを動的に調整することにより,グローバルモデルを利用するインセンティブを得たクライアントの比率を明示的に最大化するinflというアルゴリズムを提案する。実験の結果,インセンティブ付きクライアント数を標準フェデレーショントレーニングアルゴリズムと比較して30～55%増加させるとともに,グローバルモデルの一般化性能を向上させることができた。

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