論文の概要: On the Effect of Defections in Federated Learning and How to Prevent Them

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16459v1
• Date: Tue, 28 Nov 2023 03:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-29 20:24:11.541276
• Title: On the Effect of Defections in Federated Learning and How to Prevent Them
• Title（参考訳）: フェデレーション学習における障害の影響と対策について
• Authors: Minbiao Han, Kumar Kshitij Patel, Han Shao, Lingxiao Wang
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、多数のエージェントが複数のラウンドで協力して単一のコンセンサスモデルを生成することができる、機械学習プロトコルである。 この研究は、そのような欠陥が最終モデルの堅牢性と一般化能力に与える影響を実証する。 本稿では,全てのエージェントに対して有効な解法を示すために,収束性を確保しつつ,欠陥の防止を理論的に保証する新しい最適化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.305263691102727
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning is a machine learning protocol that enables a large population of agents to collaborate over multiple rounds to produce a single consensus model. There are several federated learning applications where agents may choose to defect permanently$-$essentially withdrawing from the collaboration$-$if they are content with their instantaneous model in that round. This work demonstrates the detrimental impact of such defections on the final model's robustness and ability to generalize. We also show that current federated optimization algorithms fail to disincentivize these harmful defections. We introduce a novel optimization algorithm with theoretical guarantees to prevent defections while ensuring asymptotic convergence to an effective solution for all participating agents. We also provide numerical experiments to corroborate our findings and demonstrate the effectiveness of our algorithm.
• Abstract（参考訳）: Federated Learningは、多数のエージェントが複数のラウンドで協力して単一のコンセンサスモデルを生成することができる、機械学習プロトコルである。 複数の連合学習アプリケーションがあり、エージェントは、そのラウンドの瞬間的なモデルで満足している場合、コラボレーションから永久的に$-$を引き出して、欠陥をなくすことができる。 この研究は、そのような欠陥が最終モデルの堅牢性と一般化能力に与える影響を実証する。 また、現在のフェデレーション最適化アルゴリズムは、これらの有害な欠陥を非インセンティブにしないことを示す。 提案手法は, 有効解に対する漸近収束性を確保しつつ, 欠陥防止を理論的に保証する新しい最適化アルゴリズムを提案する。 また,実験結果の相関やアルゴリズムの有効性を示す数値実験も行った。

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