論文の概要: Federated Learning for Generalization, Robustness, Fairness: A Survey and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06750v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 06:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 17:05:49.765028
• Title: Federated Learning for Generalization, Robustness, Fairness: A Survey and Benchmark
• Title（参考訳）: 一般化、堅牢性、公平性のための連合学習:調査とベンチマーク
• Authors: Wenke Huang, Mang Ye, Zekun Shi, Guancheng Wan, He Li, Bo Du, Qiang Yang
• Abstract要約: フェデレートラーニングは、異なる当事者間のプライバシー保護コラボレーションのための有望なパラダイムとして登場した。 我々は,連合学習研究の重要かつ最近の展開を体系的に概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.898771405172155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning has emerged as a promising paradigm for privacy-preserving collaboration among different parties. Recently, with the popularity of federated learning, an influx of approaches have delivered towards different realistic challenges. In this survey, we provide a systematic overview of the important and recent developments of research on federated learning. Firstly, we introduce the study history and terminology definition of this area. Then, we comprehensively review three basic lines of research: generalization, robustness, and fairness, by introducing their respective background concepts, task settings, and main challenges. We also offer a detailed overview of representative literature on both methods and datasets. We further benchmark the reviewed methods on several well-known datasets. Finally, we point out several open issues in this field and suggest opportunities for further research. We also provide a public website to continuously track developments in this fast advancing field: https://github.com/WenkeHuang/MarsFL.
• Abstract（参考訳）: 連合学習は、異なる当事者間のプライバシー保護コラボレーションの有望なパラダイムとして現れてきた。 近年,連合学習の普及に伴い,様々な現実的な課題にアプローチが流入している。 本研究では,連合学習研究の重要かつ最近の展開を体系的に概観する。 まず,この領域の歴史と用語の定義を紹介する。 次に,それぞれの背景概念,タスク設定,主な課題を紹介することで,一般化,堅牢性,公平性という3つの基本的な研究を総合的にレビューする。 また,提案手法とデータセットについて,代表文献の詳細な概要を述べる。 我々はさらに、いくつかのよく知られたデータセットでレビューされたメソッドをベンチマークする。 最後に、この分野のいくつかのオープンな問題を指摘し、さらなる研究の機会を提案する。 私たちはまた、この速い進歩の分野での開発を継続的に追跡するパブリックウェブサイトも提供しています。

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