論文の概要: FedCompetitors: Harmonious Collaboration in Federated Learning with Competing Participants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11391v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 17:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 19:06:26.933918
• Title: FedCompetitors: Harmonious Collaboration in Federated Learning with Competing Participants
• Title（参考訳）: FedCompetitors: 競合する参加者とのフェデレーション学習における調和したコラボレーション
• Authors: Shanli Tan, Hao Cheng, Xiaohu Wu, Han Yu, Tiantian He, Yew-Soon Ong, Chongjun Wang, and Xiaofeng Tao
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、機械学習モデルの協調トレーニングのためのプライバシ保護アプローチを提供する。 データ補完性に基づいて各FL参加者に対して適切な協力者を選択することが重要である。 一部のFL-PTが競合するFL-PT間の個人間関係を考えることは必須である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.070716405671206
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) provides a privacy-preserving approach for collaborative training of machine learning models. Given the potential data heterogeneity, it is crucial to select appropriate collaborators for each FL participant (FL-PT) based on data complementarity. Recent studies have addressed this challenge. Similarly, it is imperative to consider the inter-individual relationships among FL-PTs where some FL-PTs engage in competition. Although FL literature has acknowledged the significance of this scenario, practical methods for establishing FL ecosystems remain largely unexplored. In this paper, we extend a principle from the balance theory, namely ``the friend of my enemy is my enemy'', to ensure the absence of conflicting interests within an FL ecosystem. The extended principle and the resulting problem are formulated via graph theory and integer linear programming. A polynomial-time algorithm is proposed to determine the collaborators of each FL-PT. The solution guarantees high scalability, allowing even competing FL-PTs to smoothly join the ecosystem without conflict of interest. The proposed framework jointly considers competition and data heterogeneity. Extensive experiments on real-world and synthetic data demonstrate its efficacy compared to five alternative approaches, and its ability to establish efficient collaboration networks among FL-PTs.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、機械学習モデルの協調トレーニングのためのプライバシ保護アプローチを提供する。 データの不均一性を考えると、データの相補性に基づいて各FL参加者(FL-PT)に対して適切なコラボレータを選択することが重要である。 最近の研究はこの課題に対処している。 同様に、FL-PTが競合するFL-PT間の個人間関係を考えることが不可欠である。 flの文献はこのシナリオの重要性を認めているが、flエコシステムを確立するための実践的な方法はほとんど解明されていない。 本稿では,flエコシステムにおける相反する利害関係の欠如を保証するために,均衡理論から「敵の友は敵である」という原理を拡張した。 拡張原理と結果の問題はグラフ理論と整数線形計画法によって定式化される。 各FL-PTの協調者を決定するために多項式時間アルゴリズムを提案する。 このソリューションは高いスケーラビリティを保証し、競合するfl-ptさえも利害の衝突なしにスムーズにエコシステムに参加することができる。 提案フレームワークは競合やデータの均一性を共同で検討する。 実世界および合成データの大規模な実験は、5つの代替手法と比較して有効であり、FL-PT間の効率的な協調ネットワークを確立する能力を示している。

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