Fugu-MT 論文翻訳(概要): Private Node Selection in Personalized Decentralized Learning

論文の概要: Private Node Selection in Personalized Decentralized Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12755v1
Date: Mon, 30 Jan 2023 10:01:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 15:18:11.671578
Title: Private Node Selection in Personalized Decentralized Learning
Title（参考訳）: 個人化分散学習における個人ノード選択
Authors: Edvin Listo Zec, Johan \"Ostman, Olof Mogren, Daniel Gillblad
Abstract要約: パーソナライズされた分散学習におけるプライバシー保護ノード選択のための新しいアプローチを提案する。本手法は,セキュアアグリゲーションを用いた推論攻撃のリスクを軽減する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4669957449088592
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we propose a novel approach for privacy-preserving node selection in personalized decentralized learning, which we refer to as Private Personalized Decentralized Learning (PPDL). Our method mitigates the risk of inference attacks through the use of secure aggregation while simultaneously enabling efficient identification of collaborators. This is achieved by leveraging adversarial multi-armed bandit optimization that exploits dependencies between the different arms. Through comprehensive experimentation on various benchmarks under label and covariate shift, we demonstrate that our privacy-preserving approach outperforms previous non-private methods in terms of model performance.
Abstract（参考訳）: 本稿では,パーソナライズされた分散学習におけるプライバシ保護ノード選択のための新しいアプローチを提案し,これをプライベートパーソナライズされた分散学習(PPDL)と呼ぶ。本手法は,安全なアグリゲーションを用いた推論攻撃のリスクを軽減すると同時に,協調作業者の効率的な識別を可能にする。これは、異なるアーム間の依存関係を利用する対向的マルチアームバンディット最適化を活用することで達成される。ラベルと共変量シフトの下での様々なベンチマークに関する包括的な実験を通じて、我々のプライバシー保護アプローチが、モデル性能の点で従来の非プライベートメソッドよりも優れていることを示す。

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