論文の概要: Incentive Allocation in Vertical Federated Learning Based on Bankruptcy Problem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03515v3
- Date: Mon, 10 Feb 2025 10:10:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:23:38.961441
- Title: Incentive Allocation in Vertical Federated Learning Based on Bankruptcy Problem
- Title（参考訳）: 倒産問題に基づく垂直的フェデレーション学習におけるインセンティブアロケーション
- Authors: Afsana Khan, Marijn ten Thij, Frank Thuijsman, Anna Wilbik,
- Abstract要約: 垂直連合学習(VFL)は、機械学習モデルを協調訓練するための有望なアプローチである。
本稿では,能動的政党による受動的政党へのインセンティブ付与の問題に焦点をあてる。
タルムード分割則(英語版)を用いることで、我々はインセンティブの公平な分配を確実にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: Vertical federated learning (VFL) is a promising approach for collaboratively training machine learning models using private data partitioned vertically across different parties. Ideally in a VFL setting, the active party (party possessing features of samples with labels) benefits by improving its machine learning model through collaboration with some passive parties (parties possessing additional features of the same samples without labels) in a privacy preserving manner. However, motivating passive parties to participate in VFL can be challenging. In this paper, we focus on the problem of allocating incentives to the passive parties by the active party based on their contributions to the VFL process. We address this by formulating the incentive allocation problem as a bankruptcy game, a concept from cooperative game theory. Using the Talmudic division rule, which leads to the Nucleolus as its solution, we ensure a fair distribution of incentives. We evaluate our proposed method on synthetic and real-world datasets and show that it ensures fairness and stability in incentive allocation among passive parties who contribute their data to the federated model. Additionally, we compare our method to the existing solution of calculating Shapley values and show that our approach provides a more efficient solution with fewer computations.
- Abstract（参考訳）: 垂直連合学習(VFL)は、異なるパーティ間で垂直に分割されたプライベートデータを使用して、機械学習モデルを協調的にトレーニングするための有望なアプローチである。
理想的には、アクティブパーティ(ラベル付きサンプルの特徴を持つパーティー)は、プライバシー保護の方法で一部の受動的パーティ(ラベルなしサンプルの付加的な特徴を持つパーティー)とのコラボレーションを通じて、機械学習モデルを改善することで、利益を得る。
しかしながら、受動的政党をVFLに参加させる動機付けは困難である。
本稿では,VFLプロセスへの貢献に基づいて,活動政党による受動的政党へのインセンティブ付与の問題に焦点をあてる。
本稿では,共謀ゲーム理論のコンセプトである倒産ゲームとして,インセンティブ割当問題を定式化することによって,この問題に対処する。
タルムード分割則を用いて、ヌクレロスを解法とし、インセンティブの公平な分布を確保する。
提案手法を合成および実世界のデータセット上で評価し、そのデータをフェデレートしたモデルにコントリビュートする受動者間のインセンティブアロケーションにおいて、公平性と安定性を確保することを示す。
さらに,本手法をShapley値計算の既存ソリューションと比較し,より効率的な計算方法を提供することを示す。
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