論文の概要: FairVFL: A Fair Vertical Federated Learning Framework with Contrastive
Adversarial Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03200v1
- Date: Tue, 7 Jun 2022 11:43:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-08 22:25:16.480579
- Title: FairVFL: A Fair Vertical Federated Learning Framework with Contrastive
Adversarial Learning
- Title（参考訳）: FairVFL: 対立的対人学習を伴う公正な垂直的フェデレーション学習フレームワーク
- Authors: Tao Qi, Fangzhao Wu, Chuhan Wu, Lingjuan Lyu, Tong Xu, Zhongliang
Yang, Yongfeng Huang, Xing Xie
- Abstract要約: 本稿では,VFLモデルの公平性を改善するために,FairVFL( Fair vertical federated learning framework)を提案する。
FairVFLの中核となる考え方は、分散化された機能フィールドに基づいたサンプルの統一的で公正な表現を、プライバシ保護の方法で学習することである。
ユーザのプライバシを保護するために,サーバ内の統一表現からプライバシ情報を除去する対向学習手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.92349569788028
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vertical federated learning (VFL) is a privacy-preserving machine learning
paradigm that can learn models from features distributed on different platforms
in a privacy-preserving way. Since in real-world applications the data may
contain bias on fairness-sensitive features (e.g., gender), VFL models may
inherit bias from training data and become unfair for some user groups.
However, existing fair ML methods usually rely on the centralized storage of
fairness-sensitive features to achieve model fairness, which are usually
inapplicable in federated scenarios. In this paper, we propose a fair vertical
federated learning framework (FairVFL), which can improve the fairness of VFL
models. The core idea of FairVFL is to learn unified and fair representations
of samples based on the decentralized feature fields in a privacy-preserving
way. Specifically, each platform with fairness-insensitive features first
learns local data representations from local features. Then, these local
representations are uploaded to a server and aggregated into a unified
representation for the target task. In order to learn fair unified
representations, we send them to each platform storing fairness-sensitive
features and apply adversarial learning to remove bias from the unified
representations inherited from the biased data. Moreover, for protecting user
privacy, we further propose a contrastive adversarial learning method to remove
privacy information from the unified representations in server before sending
them to the platforms keeping fairness-sensitive features. Experiments on two
real-world datasets validate that our method can effectively improve model
fairness with user privacy well-protected.
- Abstract（参考訳）: Vertical Federated Learning(VFL)は、プライバシを保存する機械学習パラダイムであり、プライバシを保存する方法で、さまざまなプラットフォームに分散された機能からモデルを学ぶことができる。
実世界のアプリケーションでは、データは公平性に敏感な特徴(例えば性別)のバイアスを含む可能性があるため、VFLモデルはトレーニングデータからのバイアスを継承し、一部のユーザーグループでは不公平になる。
しかし、既存のfair mlメソッドは通常、モデルフェアネスを達成するためにフェアネスに敏感な機能の集中ストレージに依存している。
本稿では,VFLモデルの公平性を向上させるための,公平な垂直連合学習フレームワーク(FairVFL)を提案する。
FairVFLの中核となる考え方は、分散化された機能フィールドに基づいたサンプルの統一的で公正な表現を、プライバシ保護の方法で学習することだ。
具体的には、公平性に敏感な各プラットフォームは、まずローカル機能からローカルデータ表現を学習する。
その後、これらのローカル表現はサーバにアップロードされ、ターゲットタスクの統一表現に集約される。
公正な統一表現を学ぶために、公平性に敏感な特徴を格納した各プラットフォームにそれらを送信し、偏りのあるデータから受け継いだ統一表現からバイアスを取り除くために逆学習を適用します。
さらに,ユーザプライバシを保護するために,サーバの統一表現から,公平性に敏感な機能を持つプラットフォームに送信する前にプライバシー情報を削除するための,対照的な敵学習手法を提案する。
実世界の2つのデータセットの実験により,ユーザのプライバシをよく保護したモデルフェアネスを効果的に改善できることを確認した。
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