論文の概要: Incentivized Communication for Federated Bandits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11702v2
- Date: Mon, 23 Oct 2023 04:49:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 07:31:27.737961
- Title: Incentivized Communication for Federated Bandits
- Title（参考訳）: フェデレーションバンドのためのインセンティブコミュニケーション
- Authors: Zhepei Wei, Chuanhao Li, Haifeng Xu, Hongning Wang
- Abstract要約: 我々は,サーバがインセンティブを提供することでクライアントにデータを共有する動機付けを行う,フェデレートされた盗賊に対するインセンティブ付きコミュニケーション問題を導入する。
本稿では,実証可能な通信とインセンティブコスト保証により,ほぼ最適の後悔を実現する,最初のインセンティブ付き通信プロトコルであるInc-FedUCBを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.4682056391551
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Most existing works on federated bandits take it for granted that all clients
are altruistic about sharing their data with the server for the collective good
whenever needed. Despite their compelling theoretical guarantee on performance
and communication efficiency, this assumption is overly idealistic and
oftentimes violated in practice, especially when the algorithm is operated over
self-interested clients, who are reluctant to share data without explicit
benefits. Negligence of such self-interested behaviors can significantly affect
the learning efficiency and even the practical operability of federated bandit
learning. In light of this, we aim to spark new insights into this
under-explored research area by formally introducing an incentivized
communication problem for federated bandits, where the server shall motivate
clients to share data by providing incentives. Without loss of generality, we
instantiate this bandit problem with the contextual linear setting and propose
the first incentivized communication protocol, namely, Inc-FedUCB, that
achieves near-optimal regret with provable communication and incentive cost
guarantees. Extensive empirical experiments on both synthetic and real-world
datasets further validate the effectiveness of the proposed method across
various environments.
- Abstract（参考訳）: フェデレートされたバンディットに関する既存の作業の多くは、すべてのクライアントが、必要に応じて、サーバとデータを共有することに利他的であることを当然に受け取っています。
性能と通信効率に関する説得力のある理論的な保証にもかかわらず、この仮定は過度に理想主義的であり、特に明示的なメリットのないデータ共有を嫌う自己関心のクライアント上でアルゴリズムが運用されている場合、実際にしばしば違反される。
このような自己利己的な行動の無視は、フェデレート・バンディット学習の学習効率や実用的操作性に多大な影響を与えうる。
これを踏まえて,我々は,サーバがクライアントにインセンティブを提供することでデータ共有を動機付ける,フェデレートされた盗賊に対するインセンティブ付きコミュニケーション問題を導入することで,この未調査研究領域に対する新たな洞察を喚起することを目指している。
一般性を失うことなく、この帯域問題を文脈線形設定でインスタンス化し、証明可能な通信とインセンティブコストの保証によってほぼ最適に後悔する最初のインセンティブ付き通信プロトコルであるInc-FedUCBを提案する。
合成データと実世界のデータセットの両方に関する広範な実験により、様々な環境における提案手法の有効性がさらに検証された。
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