論文の概要: RealFM: A Realistic Mechanism to Incentivize Federated Participation and Contribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13681v2
• Date: Sun, 4 Feb 2024 19:53:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 04:29:38.755417
• Title: RealFM: A Realistic Mechanism to Incentivize Federated Participation and Contribution
• Title（参考訳）: RealFM:Federated ParticipationとContributionにインセンティブを与える現実的なメカニズム
• Authors: Marco Bornstein, Amrit Singh Bedi, Anit Kumar Sahu, Furqan Khan, and Furong Huang
• Abstract要約: フェデレーション学習(FL)におけるエッジデバイス参加は、通常、デバイスサーバ間通信(デバイスドロップアウトなど)のレンズの下で研究される。 本稿では,デバイスユーティリティを現実的にモデル化する最初のフェデレーション機構であるRealFMを提案する。(2)データコントリビューションとデバイス参加のインセンティブ,(3)フリーライダージレンマを確実に取り除き,(4)データの均一性,データ共有,金銭的報酬支払いに関する仮定を緩和する。 実世界のデータでは、RealFMはデバイスユーティリティとサーバユーティリティ、データコントリビューションを、ベースラインと比較してそれぞれ3倍と4倍改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.45353079584139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Edge device participation in federating learning (FL) is typically studied under the lens of device-server communication (e.g., device dropout) and assumes an undying desire from edge devices to participate in FL. As a result, current FL frameworks are flawed when implemented in realistic settings, with many encountering the free-rider dilemma. In a step to push FL towards realistic settings, we propose RealFM: the first federated mechanism that (1) realistically models device utility, (2) incentivizes data contribution and device participation, (3) provably removes the free-rider dilemma, and (4) relaxes assumptions on data homogeneity, data sharing, and monetary reward payments. Compared to previous FL mechanisms, RealFM allows for a non-linear relationship between model accuracy and utility, which improves the utility gained by the server and participating devices. On real-world data, RealFM improves device and server utility, as well as data contribution, by over 3 and 4 magnitudes respectively compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(FL)におけるエッジデバイス参加は、通常はデバイスサーバ間通信(例えばデバイスドロップアウト)のレンズの下で研究され、エッジデバイスからFLへの参加を望まないと仮定される。 その結果、現在のFLフレームワークは現実的な設定で実装する際に欠陥があり、その多くがフリーライダージレンマに遭遇している。 FLを現実的な状況に進める第1のメカニズムであるRealFMを提案する。(1)デバイスユーティリティを現実的にモデル化し、(2)データコントリビューションとデバイス参加をインセンティブ化し、(3)フリーライダージレンマを確実に取り除き、(4)データ均一性、データ共有、および金銭報酬支払いに関する仮定を緩和する。 以前のfl機構と比較して、realfmはモデル精度とユーティリティの非線形関係を可能にし、サーバと参加者デバイスによって得られるユーティリティを改善する。 実世界のデータでは、RealFMはデバイスユーティリティとサーバユーティリティ、データコントリビューションを、ベースラインと比較してそれぞれ3倍と4倍改善する。

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