論文の概要: Mitigating Group Bias in Federated Learning: Beyond Local Fairness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.09931v1
• Date: Wed, 17 May 2023 03:28:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 17:32:55.286869
• Title: Mitigating Group Bias in Federated Learning: Beyond Local Fairness
• Title（参考訳）: フェデレーション学習におけるグループバイアスの軽減--地域公平を超えて
• Authors: Ganghua Wang, Ali Payani, Myungjin Lee, Ramana Kompella
• Abstract要約: 本研究では,グローバルモデルフェアネスと局所モデルフェアネスの関係について検討する。 本稿では, ペナル化された経験的損失を直接最小化する, グローバルフェアトレーニングアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551609
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The issue of group fairness in machine learning models, where certain sub-populations or groups are favored over others, has been recognized for some time. While many mitigation strategies have been proposed in centralized learning, many of these methods are not directly applicable in federated learning, where data is privately stored on multiple clients. To address this, many proposals try to mitigate bias at the level of clients before aggregation, which we call locally fair training. However, the effectiveness of these approaches is not well understood. In this work, we investigate the theoretical foundation of locally fair training by studying the relationship between global model fairness and local model fairness. Additionally, we prove that for a broad class of fairness metrics, the global model's fairness can be obtained using only summary statistics from local clients. Based on that, we propose a globally fair training algorithm that directly minimizes the penalized empirical loss. Real-data experiments demonstrate the promising performance of our proposed approach for enhancing fairness while retaining high accuracy compared to locally fair training methods.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルにおいて、特定のサブ人口やグループが他よりも好まれるグループフェアネスの問題は、しばらくの間認識されてきた。 集中学習では多くの緩和戦略が提案されているが、これらの手法の多くは、データが複数のクライアントにプライベートに保存されるフェデレーション学習では直接適用できない。 これを解決するために、多くの提案は集約の前にクライアントのレベルでバイアスを緩和しようとします。 しかし、これらのアプローチの有効性はよく分かっていない。 本研究では,グローバルモデルフェアネスとローカルモデルフェアネスの関係を研究することにより,ローカルフェアトレーニングの理論的基礎について検討する。 さらに,広域の公正度測定値に対して,グローバルモデルの公正度は,ローカルクライアントの要約統計値のみを用いて得られることを示す。 そこで本研究では,罰則化された経験損失を直接最小化する,グローバルフェアトレーニングアルゴリズムを提案する。 実データ実験は,局所的公正訓練法と比較して精度を高く保ちながら公平性を高めるための提案手法の有望な性能を示す。

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