Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Survey for Federated Learning Evaluations: Goals and Measures

論文の概要: A Survey for Federated Learning Evaluations: Goals and Measures

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11841v2
Date: Sat, 23 Mar 2024 08:45:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-27 03:28:06.364262
Title: A Survey for Federated Learning Evaluations: Goals and Measures
Title（参考訳）: フェデレーション・ラーニング評価に関する調査 : 目標と対策
Authors: Di Chai, Leye Wang, Liu Yang, Junxue Zhang, Kai Chen, Qiang Yang,
Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning, FL)は、プライバシ保護機械学習のための新しいパラダイムである。 FLの評価は、その学際的な性質と、実用性、効率性、セキュリティといった様々な目標のために難しい。我々はFLアルゴリズムの標準化された総合的な評価フレームワークを提供するオープンソースプラットフォームであるFedEvalを紹介した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.120949005265345
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Evaluation is a systematic approach to assessing how well a system achieves its intended purpose. Federated learning (FL) is a novel paradigm for privacy-preserving machine learning that allows multiple parties to collaboratively train models without sharing sensitive data. However, evaluating FL is challenging due to its interdisciplinary nature and diverse goals, such as utility, efficiency, and security. In this survey, we first review the major evaluation goals adopted in the existing studies and then explore the evaluation metrics used for each goal. We also introduce FedEval, an open-source platform that provides a standardized and comprehensive evaluation framework for FL algorithms in terms of their utility, efficiency, and security. Finally, we discuss several challenges and future research directions for FL evaluation.
Abstract（参考訳）: 評価とは、システムが意図した目的をどの程度達成するかを評価するための体系的なアプローチである。 Federated Learning(FL)は、プライバシ保護機械学習のための新しいパラダイムであり、複数のパーティが機密データを共有せずにモデルを協調的にトレーニングすることができる。しかし、FLの評価は、学際的な性質と、実用性、効率性、セキュリティといった様々な目標のために困難である。本調査ではまず,既存の研究で採用されている主要な評価目標について概観し,その評価指標について検討する。我々はまた、FLアルゴリズムの実用性、効率、セキュリティの観点から標準化され包括的な評価フレームワークを提供するオープンソースプラットフォームであるFedEvalを紹介します。最後に,FL評価の課題と今後の研究方向性について述べる。

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