Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Theoretical Analysis of Efficiency Constrained Utility-Privacy Bi-Objective Optimization in Federated Learning

論文の概要: A Theoretical Analysis of Efficiency Constrained Utility-Privacy Bi-Objective Optimization in Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16554v2
Date: Mon, 29 Jan 2024 12:27:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-30 20:47:12.456703
Title: A Theoretical Analysis of Efficiency Constrained Utility-Privacy Bi-Objective Optimization in Federated Learning
Title（参考訳）: フェデレーション学習における効率制約付きユーティリティ・プライヴァシー二目的最適化の理論解析
Authors: Hanlin Gu, Xinyuan Zhao, Gongxi Zhu, Yuxing Han, Yan Kang, Lixin Fan, Qiang Yang
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、複数のクライアントが、個々のデータを共有せずに、共同で共有モデルを学ぶことを可能にする。 FLでは差別化プライバシが一般的なテクニックとして登場し、ユーティリティやトレーニング効率に影響を与えながら、個々のユーザデータのプライバシを保護する。本稿ではDPFLにおける効率制約付きユーティリティプライバシ双目的最適化問題を体系的に定式化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.563789510998333
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) enables multiple clients to collaboratively learn a shared model without sharing their individual data. Concerns about utility, privacy, and training efficiency in FL have garnered significant research attention. Differential privacy has emerged as a prevalent technique in FL, safeguarding the privacy of individual user data while impacting utility and training efficiency. Within Differential Privacy Federated Learning (DPFL), previous studies have primarily focused on the utility-privacy trade-off, neglecting training efficiency, which is crucial for timely completion. Moreover, differential privacy achieves privacy by introducing controlled randomness (noise) on selected clients in each communication round. Previous work has mainly examined the impact of noise level ($\sigma$) and communication rounds ($T$) on the privacy-utility dynamic, overlooking other influential factors like the sample ratio ($q$, the proportion of selected clients). This paper systematically formulates an efficiency-constrained utility-privacy bi-objective optimization problem in DPFL, focusing on $\sigma$, $T$, and $q$. We provide a comprehensive theoretical analysis, yielding analytical solutions for the Pareto front. Extensive empirical experiments verify the validity and efficacy of our analysis, offering valuable guidance for low-cost parameter design in DPFL.
Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)は、複数のクライアントが個別のデータを共有することなく、協調的に共有モデルを学ぶことができる。 flのユーティリティ、プライバシ、トレーニング効率に関する懸念は、大きな研究の注目を集めている。差分プライバシはflの一般的なテクニックとして登場し、ユーティリティとトレーニング効率に影響を与えながら、個々のユーザデータのプライバシを保護している。差別化プライバシフェデレート・フェデレーション・ラーニング(DPFL)では、従来の研究は主にユーティリティ・プライバシのトレードオフに焦点を当てており、トレーニングの効率を無視している。さらに、ディファレンシャルプライバシは、各通信ラウンド毎に選択したクライアントに制御されたランダム性(ノイズ)を導入することで、プライバシを実現する。これまでの研究は主に、ノイズレベル($\sigma$)と通信ラウンド($T$)が、プライバシユーティリティのダイナミクスに与える影響を調査し、サンプル比率($q$、選択されたクライアントの割合)などの他の影響要因を見越した。本稿ではDPFLにおける効率制約付きユーティリティプライバシ双目的最適化問題を体系的に定式化し,$\sigma$,$T$,$q$に着目した。我々は包括的理論解析を行い,パレート前線の分析解を導出する。 DPFLにおける低コストパラメータ設計のための有用なガイダンスを提供するとともに,本分析の有効性と有効性を検証する。

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