Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairness in Federated Learning via Core-Stability

論文の概要: Fairness in Federated Learning via Core-Stability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02091v1
Date: Thu, 3 Nov 2022 18:41:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-07 17:30:07.732066
Title: Fairness in Federated Learning via Core-Stability
Title（参考訳）: コアスタビリティによるフェデレーション学習の公正性
Authors: Bhaskar Ray Chaudhury, Linyi Li, Mintong Kang, Bo Li, Ruta Mehta
Abstract要約: フェデレートラーニングは、リッチな分散データから恩恵を受けるモデルを共同で最適化する効果的なパラダイムを提供する。高品質なデータを持つエージェントが、低品質なデータを持つ他のエージェントによってパフォーマンスを犠牲にするのは、直感的に“不公平”である。コア安定予測器を最適化する効率的なフェデレート学習プロトコルCoreFedを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 16.340526776021143
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated learning provides an effective paradigm to jointly optimize a model benefited from rich distributed data while protecting data privacy. Nonetheless, the heterogeneity nature of distributed data makes it challenging to define and ensure fairness among local agents. For instance, it is intuitively "unfair" for agents with data of high quality to sacrifice their performance due to other agents with low quality data. Currently popular egalitarian and weighted equity-based fairness measures suffer from the aforementioned pitfall. In this work, we aim to formally represent this problem and address these fairness issues using concepts from co-operative game theory and social choice theory. We model the task of learning a shared predictor in the federated setting as a fair public decision making problem, and then define the notion of core-stable fairness: Given $N$ agents, there is no subset of agents $S$ that can benefit significantly by forming a coalition among themselves based on their utilities $U_N$ and $U_S$ (i.e., $\frac{|S|}{N} U_S \geq U_N$). Core-stable predictors are robust to low quality local data from some agents, and additionally they satisfy Proportionality and Pareto-optimality, two well sought-after fairness and efficiency notions within social choice. We then propose an efficient federated learning protocol CoreFed to optimize a core stable predictor. CoreFed determines a core-stable predictor when the loss functions of the agents are convex. CoreFed also determines approximate core-stable predictors when the loss functions are not convex, like smooth neural networks. We further show the existence of core-stable predictors in more general settings using Kakutani's fixed point theorem. Finally, we empirically validate our analysis on two real-world datasets, and we show that CoreFed achieves higher core-stability fairness than FedAvg while having similar accuracy.
Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、データプライバシを保護しながら、リッチな分散データから恩恵を受けるモデルを共同で最適化する効果的なパラダイムを提供する。それでも、分散データの多様性は、ローカルエージェント間の公平性の定義と保証を困難にしている。例えば、品質の低い他のエージェントがパフォーマンスを犠牲にするため、品質の高いデータを持つエージェントは直感的に「不公平」である。現在人気の平等主義的かつ重み付けされた株式ベースの公正な措置は、前述の落とし穴に苦しむ。本研究では,協調ゲーム理論と社会的選択理論の概念を用いて,この問題を形式的に表現し,公平性の問題に対処することを目的とする。フェデレートされた設定における共有予測器を公正な公開意思決定問題として学習するタスクをモデル化し、コア安定公正の概念を定義する。$N$エージェントが与えられたとき、それらのユーティリティ(例えば$\frac{|S|}{N} U_S \geq U_N$)に基づいて、互いに連立関係を形成することで大きな利益をもたらすエージェントのサブセットは、$S$が存在しない。コア安定予測器は、一部のエージェントによる低品質なローカルデータに対して堅牢であり、また、社会的選択における2つの好意的公正性と効率性の概念である確率性とパレート最適性を満たす。次に、コア安定予測器を最適化する効率的なフェデレート学習プロトコルCoreFedを提案する。 CoreFedはエージェントの損失関数が凸であるときにコア安定予測器を決定する。 CoreFedは、スムーズなニューラルネットワークのように損失関数が凸でない場合、およそコア安定予測器も決定する。さらに、角谷の不動点定理を用いたより一般的な設定におけるコア安定予測器の存在を示す。最後に,2つの実世界のデータセットに対する分析を実証的に検証し,CoreFedがFedAvgよりも高いコア安定性のフェアネスを達成できることを示す。

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