論文の概要: Hire When You Need to: Gradual Participant Recruitment for Auction-based Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02651v1
• Date: Wed, 4 Oct 2023 08:19:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 16:01:09.963593
• Title: Hire When You Need to: Gradual Participant Recruitment for Auction-based Federated Learning
• Title（参考訳）: 必要な時に採用する: オークションベースのフェデレーションラーニングのための個人参加型リクルート
• Authors: Xavier Tan and Han Yu
• Abstract要約: フェデレートラーニング(GPS-AFL)のための段階的参加者選択方式を提案する。 GPS-AFLは、反復的な相互作用によってより多くの情報が明らかになるにつれて、必要なDOを複数の訓練ラウンドで徐々に選択する。 評価に基づくFLにおける選択バイアスの欠点を軽減しつつ、コスト削減と性能向上のバランスをとるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.83897148104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The success of federated Learning (FL) depends on the quantity and quality of the data owners (DOs) as well as their motivation to join FL model training. Reputation-based FL participant selection methods have been proposed. However, they still face the challenges of the cold start problem and potential selection bias towards highly reputable DOs. Such a bias can result in lower reputation DOs being prematurely excluded from future FL training rounds, thereby reducing the diversity of training data and the generalizability of the resulting models. To address these challenges, we propose the Gradual Participant Selection scheme for Auction-based Federated Learning (GPS-AFL). Unlike existing AFL incentive mechanisms which generally assume that all DOs required for an FL task must be selected in one go, GPS-AFL gradually selects the required DOs over multiple rounds of training as more information is revealed through repeated interactions. It is designed to strike a balance between cost saving and performance enhancement, while mitigating the drawbacks of selection bias in reputation-based FL. Extensive experiments based on real-world datasets demonstrate the significant advantages of GPS-AFL, which reduces costs by 33.65% and improved total utility by 2.91%, on average compared to the best-performing state-of-the-art approach.
• Abstract（参考訳）: FL(Federated Learning)の成功は、データ所有者(DO)の量と品質と、FLモデルトレーニングに参加する動機に依存する。 評価に基づくFL選択法が提案されている。 しかし、コールドスタート問題と高い信頼性を持つDOに対する潜在的な選択バイアスの課題に直面している。 このようなバイアスは、将来のflトレーニングラウンドから評価dosが早期に除外される結果となり、トレーニングデータの多様性と結果モデルの一般化性が低下する。 これらの課題に対処するために,オークションベース連合学習(gps-afl)のための段階的参加者選択方式を提案する。 FLタスクに必要な全てのDOを1回に選択する必要があると一般的に仮定する既存のAFLインセンティブメカニズムとは異なり、GPS-AFLは繰り返しの相互作用を通じてより多くの情報が明らかにされるため、複数の訓練ラウンドで必要なDOを徐々に選択する。 評価に基づくFLにおける選択バイアスの欠点を軽減しつつ、コスト削減と性能向上のバランスをとるように設計されている。 実世界のデータセットに基づく広範囲な実験により、gps-aflの重要な利点が示され、これはコストを33.65%削減し、平均で2.91%改善した。

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