Fugu-MT 論文翻訳(概要): Harnessing the Power of Federated Learning in Federated Contextual Bandits

論文の概要: Harnessing the Power of Federated Learning in Federated Contextual Bandits

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16341v2
Date: Mon, 16 Sep 2024 01:33:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-18 03:17:40.787084
Title: Harnessing the Power of Federated Learning in Federated Contextual Bandits
Title（参考訳）: フェデレーション・コンテクスト・バンドにおけるフェデレーション・ラーニングの力の調和
Authors: Chengshuai Shi, Ruida Zhou, Kun Yang, Cong Shen,
Abstract要約: FCB(Federated contextual bandits)は、FLとシーケンシャルな意思決定の重要な統合である。 FCBアプローチは、しばしば標準FLフレームワークから逸脱する、調整されたFLコンポーネントを主に採用している。特に、回帰に基づくCBアルゴリズムを活用するために、FedIGWと呼ばれる新しいFCB設計が提案されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 20.835106310302876
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) has demonstrated great potential in revolutionizing distributed machine learning, and tremendous efforts have been made to extend it beyond the original focus on supervised learning. Among many directions, federated contextual bandits (FCB), a pivotal integration of FL and sequential decision-making, has garnered significant attention in recent years. Despite substantial progress, existing FCB approaches have largely employed their tailored FL components, often deviating from the canonical FL framework. Consequently, even renowned algorithms like FedAvg remain under-utilized in FCB, let alone other FL advancements. Motivated by this disconnection, this work takes one step towards building a tighter relationship between the canonical FL study and the investigations on FCB. In particular, a novel FCB design, termed FedIGW, is proposed to leverage a regression-based CB algorithm, i.e., inverse gap weighting. Compared with existing FCB approaches, the proposed FedIGW design can better harness the entire spectrum of FL innovations, which is concretely reflected as (1) flexible incorporation of (both existing and forthcoming) FL protocols; (2) modularized plug-in of FL analyses in performance guarantees; (3) seamless integration of FL appendages (such as personalization, robustness, and privacy). We substantiate these claims through rigorous theoretical analyses and empirical evaluations.
Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、分散機械学習に革命をもたらす大きな可能性を示しており、教師付きラーニングに焦点を絞るだけでなく、それを拡張するための多大な努力が続けられている。多くの方向において、FLとシーケンシャルな意思決定の重要な統合であるFCB(Federated contextual bandits)が近年注目されている。かなりの進歩にもかかわらず、既存のFCBアプローチは、しばしば標準FLフレームワークから逸脱する、カスタマイズされたFLコンポーネントを主に採用している。したがって、FedAvgのような有名なアルゴリズムでさえ、他のFLの進歩はもちろん、FCBでは未利用のままである。この切断に動機づけられたこの研究は、標準FL研究とFCB研究との密接な関係を構築するための一歩を踏み出した。特に、回帰に基づくCBアルゴリズム、すなわち逆ギャップ重み付けを活用するために、FedIGWと呼ばれる新しいFCB設計が提案されている。既存のFCBアプローチと比較して、提案されたFedIGW設計は、(1)既存のFLプロトコルの柔軟な組み込み、(2)パフォーマンス保証におけるFL分析のモジュール化されたプラグイン、(3)パーソナライズ、堅牢性、プライバシなど)FLアペンダのシームレスな統合など、FLイノベーションのスペクトル全体を活用することができる。我々は厳密な理論的分析と経験的評価を通じてこれらの主張を裏付ける。

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