論文の概要: An Empirical Evaluation of Federated Contextual Bandit Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10218v1
- Date: Fri, 17 Mar 2023 19:22:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-21 20:42:42.693492
- Title: An Empirical Evaluation of Federated Contextual Bandit Algorithms
- Title（参考訳）: フェデレーション付きコンテキスト帯域幅アルゴリズムの実証評価
- Authors: Alekh Agarwal, H. Brendan McMahan, Zheng Xu
- Abstract要約: フェデレートされた学習は、ユーザが関心のあるアプリケーションと対話するときに生成される暗黙の信号を使って行うことができる。
我々は,フェデレートされた設定のための集中的な設定から,顕著な文脈的帯域幅アルゴリズムの変種を開発する。
本実験は, 探索・探索のトレードオフのバランスをとる上で, シンプルで一般的なソフトマックスの驚くべき有効性を明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.275089644378376
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As the adoption of federated learning increases for learning from sensitive
data local to user devices, it is natural to ask if the learning can be done
using implicit signals generated as users interact with the applications of
interest, rather than requiring access to explicit labels which can be
difficult to acquire in many tasks. We approach such problems with the
framework of federated contextual bandits, and develop variants of prominent
contextual bandit algorithms from the centralized seting for the federated
setting. We carefully evaluate these algorithms in a range of scenarios
simulated using publicly available datasets. Our simulations model typical
setups encountered in the real-world, such as various misalignments between an
initial pre-trained model and the subsequent user interactions due to
non-stationarity in the data and/or heterogeneity across clients. Our
experiments reveal the surprising effectiveness of the simple and commonly used
softmax heuristic in balancing the well-know exploration-exploitation tradeoff
across the breadth of our settings.
- Abstract（参考訳）: 局所的なセンシティブなデータからユーザデバイスへの学習において、連合学習の採用が増加するにつれて、多くのタスクで取得が困難な明示的なラベルへのアクセスを必要とせず、ユーザが関心のあるアプリケーションと対話する際に生成された暗黙のシグナルを使って学習を行うことができるかどうかを問うのは自然である。
フェデレーション・コンテキスト・バンディット(federated context bandit)の枠組みを用いてこのような問題にアプローチし、フェデレーション・セッティングの集中的設定から顕著なコンテキスト・バンディットアルゴリズムの変種を開発する。
我々はこれらのアルゴリズムを公開データセットを用いてシミュレートした様々なシナリオで慎重に評価する。
シミュレーションモデルでは,初期事前学習モデルとそれに続くユーザインタラクションとのさまざまな不一致や,クライアント間のデータの非定常性,あるいは不均一性など,実世界で遭遇する典型的なセットアップをモデル化する。
実験の結果, 簡単なソフトマックスヒューリスティックが, 知識の豊富な探査・探査トレードオフのバランスをとる上で, 驚くほどの有効性を示した。
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