論文の概要: Fairness-aware Federated Minimax Optimization with Convergence Guarantee

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.04417v5
• Date: Thu, 17 Oct 2024 04:56:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-18 13:17:23.106824
• Title: Fairness-aware Federated Minimax Optimization with Convergence Guarantee
• Title（参考訳）: 収束保証を用いたフェアネスを考慮したフェデレーションミニマックス最適化
• Authors: Gerry Windiarto Mohamad Dunda, 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。 ユーザデータ管理の自由の欠如は、モデルが人種や性別などのセンシティブな要因に偏っている、グループフェアネスの問題につながる可能性がある。 本稿では,FLにおけるグループフェアネス問題に明示的に対処するために,拡張ラグランジアン法(FFALM)を用いたフェアフェデレーション平均化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.727328530242461
• License:
• 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 are biased towards sensitive factors such as race or gender. To tackle this issue, this paper proposes a novel algorithm, fair federated averaging with augmented Lagrangian method (FFALM), designed explicitly to address group fairness issues in FL. Specifically, we impose a fairness constraint on the training objective and solve the minimax reformulation of the constrained optimization problem. Then, we derive the theoretical upper bound for the convergence rate of FFALM. The effectiveness of FFALM in improving fairness is shown empirically on CelebA and UTKFace datasets in the presence of severe statistical heterogeneity.
• Abstract（参考訳）: 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。 それでも、ユーザデータ管理の自由の欠如は、モデルが人種や性別などのセンシティブな要因に偏っている、グループフェアネスの問題につながる可能性がある。 そこで本研究では,FLにおけるグループフェアネス問題に明示的に対処するために,拡張ラグランジアン法(FFALM)を用いたフェアフェデレーション平均化アルゴリズムを提案する。 具体的には、トレーニング目標に公正性制約を課し、制約付き最適化問題の最小化を解消する。 次に、FFALMの収束率の理論上界を導出する。 FFALMの公正性向上効果は,CelebA および UTKFace データセットにおいて,統計的に重大な不均一性の存在下で実証的に示された。

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