論文の概要: Handling Group Fairness in Federated Learning Using Augmented Lagrangian Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04417v1
• Date: Mon, 10 Jul 2023 08:45:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-11 13:41:54.443934
• Title: Handling Group Fairness in Federated Learning Using Augmented Lagrangian Approach
• Title（参考訳）: 拡張ラグランジアンアプローチによるフェデレーション学習におけるグループフェアネスの扱い
• Authors: Gerry Windiarto Mohamad Dunda and Shenghui Song
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)はそのプライバシー保護機能のためにかなりの注目を集めている。 本稿では,グループフェアネス問題に明示的に対処するために設計された新しいFLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7767466724342065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) has garnered considerable attention due to its privacy-preserving feature. Nonetheless, the lack of freedom in managing user data can lead to group fairness issues, where models might be biased towards sensitive factors such as race or gender, even if they are trained using a legally compliant process. To redress this concern, this paper proposes a novel FL algorithm designed explicitly to address group fairness issues. We show empirically on CelebA and ImSitu datasets that the proposed method can improve fairness both quantitatively and qualitatively with minimal loss in accuracy in the presence of statistical heterogeneity and with different numbers of clients. Besides improving fairness, the proposed FL algorithm is compatible with local differential privacy (LDP), has negligible communication costs, and results in minimal overhead when migrating existing FL systems from the common FL protocol such as FederatedAveraging (FedAvg). We also provide the theoretical convergence rate guarantee for the proposed algorithm and the required noise level of the Gaussian mechanism to achieve desired LDP. This innovative approach holds significant potential to enhance the fairness and effectiveness of FL systems, particularly in sensitive applications such as healthcare or criminal justice.
• Abstract（参考訳）: federated learning (fl)はそのプライバシー保護機能のためにかなりの注目を集めている。 それでも、ユーザーデータ管理の自由の欠如は、たとえ法的に準拠したプロセスで訓練されたとしても、モデルが人種や性別のような繊細な要因に偏る可能性があるグループフェアネス問題につながる可能性がある。 そこで本研究では,グループフェアネス問題に対処するための新しいFLアルゴリズムを提案する。 本研究では,CelebA と ImSitu のデータセットに対して,統計的不均一性とクライアント数の違いによる精度の低下を最小限に抑えながら,定量的かつ定性的に公正性を向上できることを示す。 提案するFLアルゴリズムは、公平性の向上に加えて、局所微分プライバシー(LDP)と互換性があり、通信コストが無視され、FedAvg(FederatedAveraging)などの共通FLプロトコルから既存のFLシステムに移行する際のオーバーヘッドが最小となる。 また,提案アルゴリズムの理論的収束率保証と,所望の LDP を実現するためのガウス機構のノイズレベルも提供する。 この革新的なアプローチは、特に医療や刑事司法のような繊細なアプリケーションにおいて、flシステムの公平性と有効性を高める重要な可能性を秘めている。

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