論文の概要: Reinforcement Learning as a Catalyst for Robust and Fair Federated Learning: Deciphering the Dynamics of Client Contributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05541v1
• Date: Thu, 8 Feb 2024 10:22:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 15:40:41.532924
• Title: Reinforcement Learning as a Catalyst for Robust and Fair Federated Learning: Deciphering the Dynamics of Client Contributions
• Title（参考訳）: ロバストかつ公正な学習のための触媒としての強化学習--顧客貢献のダイナミクスの解明
• Authors: Jialuo He, Wei Chen, Xiaojin Zhang
• Abstract要約: Reinforcement Federated Learning (RFL)は、深い強化学習を活用して、集約中のクライアントコントリビューションを適応的に最適化する新しいフレームワークである。 堅牢性に関しては、RFLは同等の公平性を維持しつつ、最先端の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.318638597489423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in federated learning (FL) have produced models that retain user privacy by training across multiple decentralized devices or systems holding local data samples. However, these strategies often neglect the inherent challenges of statistical heterogeneity and vulnerability to adversarial attacks, which can degrade model robustness and fairness. Personalized FL strategies offer some respite by adjusting models to fit individual client profiles, yet they tend to neglect server-side aggregation vulnerabilities. To address these issues, we propose Reinforcement Federated Learning (RFL), a novel framework that leverages deep reinforcement learning to adaptively optimize client contribution during aggregation, thereby enhancing both model robustness against malicious clients and fairness across participants under non-identically distributed settings. To achieve this goal, we propose a meticulous approach involving a Deep Deterministic Policy Gradient-based algorithm for continuous control of aggregation weights, an innovative client selection method based on model parameter distances, and a reward mechanism guided by validation set performance. Empirically, extensive experiments demonstrate that, in terms of robustness, RFL outperforms the state-of-the-art methods, while maintaining comparable levels of fairness, offering a promising solution to build resilient and fair federated systems.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(fl)の最近の進歩は、複数の分散デバイスやローカルデータサンプルを持つシステムでトレーニングすることで、ユーザのプライバシを維持するモデルを生み出している。 しかし、これらの戦略は、しばしば、統計的不均一性と敵攻撃に対する脆弱性の固有の課題を無視し、モデルの堅牢性と公正性を低下させる。 パーソナライズされたFL戦略は、個々のクライアントプロファイルに適合するようにモデルを調整することで多少の欠点を提供するが、サーバ側の集約脆弱性を無視する傾向がある。 そこで本稿では,これらの問題に対処するために,深層強化学習を活用し,アグリゲーション中のクライアント貢献を適応的に最適化し,悪意のあるクライアントに対するモデルロバスト性と,非特定分散環境における参加者間の公平性を高めるための新しいフレームワークである強化連合学習(rfl)を提案する。 この目的を達成するために,集約重みの連続制御のための深い決定論的ポリシー勾配に基づくアルゴリズム,モデルパラメータ距離に基づく革新的なクライアント選択法,検証セット性能による報酬機構を含む注意深いアプローチを提案する。 実証的な実験により、ロバスト性の観点からは、RFLは最先端の手法よりも優れ、同等の公平さを維持し、弾力性と公正なフェデレーションシステムを構築するための有望なソリューションを提供する。

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