論文の概要: FedDRL: A Trustworthy Federated Learning Model Fusion Method Based on Staged Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13716v2
• Date: Tue, 16 Jan 2024 12:03:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-18 02:12:05.127722
• Title: FedDRL: A Trustworthy Federated Learning Model Fusion Method Based on Staged Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: feddrl:段階的強化学習に基づく信頼度の高いフェデレーション学習モデル融合法
• Authors: Leiming Chen, Cihao Dong, Sibo Qiao, Ziling Huang, Kai Wang, Yuming Nie, Zhaoxiang Hou, Cheewei Tan
• Abstract要約: 2段階のアプローチに基づく強化学習を用いたモデル融合手法であるFedDRLを提案する。 最初の段階では、我々の手法は悪意あるモデルをフィルタリングし、信頼されたクライアントモデルを選択してモデル融合に参加する。 第2段階では、FedDRLアルゴリズムは信頼されたクライアントモデルの重みを適応的に調整し、最適なグローバルモデルを集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.166739474097179
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditional federated learning uses the number of samples to calculate the weights of each client model and uses this fixed weight value to fusion the global model. However, in practical scenarios, each client's device and data heterogeneity leads to differences in the quality of each client's model. Thus the contribution to the global model is not wholly determined by the sample size. In addition, if clients intentionally upload low-quality or malicious models, using these models for aggregation will lead to a severe decrease in global model accuracy. Traditional federated learning algorithms do not address these issues. To solve this probelm, we propose FedDRL, a model fusion approach using reinforcement learning based on a two staged approach. In the first stage, Our method could filter out malicious models and selects trusted client models to participate in the model fusion. In the second stage, the FedDRL algorithm adaptively adjusts the weights of the trusted client models and aggregates the optimal global model. We also define five model fusion scenarios and compare our method with two baseline algorithms in those scenarios. The experimental results show that our algorithm has higher reliability than other algorithms while maintaining accuracy.
• Abstract（参考訳）: 従来の連合学習では、各クライアントモデルの重みを計算するためにサンプル数を使用し、この固定重み値を使ってグローバルモデルを融合する。 しかし、現実的なシナリオでは、各クライアントのデバイスとデータの均一性は、各クライアントのモデルの品質に違いをもたらす。 したがって、グローバルモデルへの貢献は、サンプルサイズによって完全には決定されない。 さらに、クライアントが意図的に低品質または悪意のあるモデルをアップロードした場合、集約にこれらのモデルを使用することで、グローバルモデルの精度が大幅に低下する。 従来のフェデレーション学習アルゴリズムはこれらの問題に対処しない。 本稿では,2段階のアプローチに基づく強化学習を用いたモデル融合手法であるFedDRLを提案する。 最初の段階では、悪意あるモデルをフィルタリングし、信頼されたクライアントモデルを選択してモデル融合に参加する。 第2段階では、FedDRLアルゴリズムは信頼されたクライアントモデルの重みを適応的に調整し、最適なグローバルモデルを集約する。 また,5つのモデル融合シナリオを定義し,それらのシナリオにおける2つのベースラインアルゴリズムとの比較を行った。 実験結果から,本アルゴリズムは精度を維持しつつ,他のアルゴリズムよりも信頼性が高いことがわかった。

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