論文の概要: Efficient Core-selecting Incentive Mechanism for Data Sharing in
Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11722v2
- Date: Tue, 26 Sep 2023 04:02:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-27 20:35:47.713626
- Title: Efficient Core-selecting Incentive Mechanism for Data Sharing in
Federated Learning
- Title（参考訳）: フェデレート学習におけるデータ共有のための効率的なコア選択インセンティブメカニズム
- Authors: Mengda Ji, Genjiu Xu, Jianjun Ge, Mingqiang Li
- Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、参加者のデータを使って改善されたグローバルモデルをトレーニングする分散機械学習システムである。
データを真に入力し、安定した協力を促進するインセンティブメカニズムの確立は、検討すべき重要な問題となっている。
本稿では,サンプリング近似に基づく効率的なコア選択機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.12289361708127873
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning is a distributed machine learning system that uses
participants' data to train an improved global model. In federated learning,
participants cooperatively train a global model, and they will receive the
global model and payments. Rational participants try to maximize their
individual utility, and they will not input their high-quality data truthfully
unless they are provided with satisfactory payments based on their data
quality. Furthermore, federated learning benefits from the cooperative
contributions of participants. Accordingly, how to establish an incentive
mechanism that both incentivizes inputting data truthfully and promotes stable
cooperation has become an important issue to consider. In this paper, we
introduce a data sharing game model for federated learning and employ
game-theoretic approaches to design a core-selecting incentive mechanism by
utilizing a popular concept in cooperative games, the core. In federated
learning, the core can be empty, resulting in the core-selecting mechanism
becoming infeasible. To address this, our core-selecting mechanism employs a
relaxation method and simultaneously minimizes the benefits of inputting false
data for all participants. However, this mechanism is computationally expensive
because it requires aggregating exponential models for all possible coalitions,
which is infeasible in federated learning. To address this, we propose an
efficient core-selecting mechanism based on sampling approximation that only
aggregates models on sampled coalitions to approximate the exact result.
Extensive experiments verify that the efficient core-selecting mechanism can
incentivize inputting high-quality data and stable cooperation, while it
reduces computational overhead compared to the core-selecting mechanism.
- Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(Federated Learning)は、参加者のデータを使って改善されたグローバルモデルをトレーニングする分散機械学習システムである。
連合学習では、参加者が協力してグローバルモデルをトレーニングし、グローバルモデルと支払いを受け取る。
合理的な参加者は、個々のユーティリティを最大化しようと試み、データ品質に基づいて満足な支払いが得られない限り、彼らの高品質なデータを真実に入力しない。
さらに,参加者の協力的貢献から,連合学習のメリットが得られた。
したがって、データの入力を真にインセンティブ化し、安定した協調を促進するインセンティブメカニズムの確立は、検討すべき重要な課題となっている。
本稿では,協調学習のためのデータ共有ゲームモデルを紹介し,協調学習における一般的な概念であるコアを用いて,コア選択インセンティブ機構を設計するためのゲーム理論的手法を提案する。
連合学習では、コアは空になり、コア選択機構が実現不可能になる。
これに対処するために,我々はリラクゼーション方式を採用し,すべての参加者に対して偽データ入力のメリットを最小化している。
しかし、このメカニズムは、連合学習では実現不可能な全ての連立の指数モデルを集約する必要があるため、計算的に高価である。
そこで本研究では,サンプリング近似に基づく効率的なコア選択機構を提案する。
大規模な実験により、効率的なコア選択機構は高品質なデータ入力と安定した協調を動機付けることができるが、コア選択機構と比較して計算オーバーヘッドを低減できる。
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