論文の概要: FedAA: A Reinforcement Learning Perspective on Adaptive Aggregation for Fair and Robust Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05541v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 13:40:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 18:09:39.160179
• Title: FedAA: A Reinforcement Learning Perspective on Adaptive Aggregation for Fair and Robust Federated Learning
• Title（参考訳）: FedAA: 公正かつロバストなフェデレーション学習のための適応的集約に関する強化学習の視点
• Authors: Jialuo He, Wei Chen, Xiaojin Zhang,
• Abstract要約: Federated Learning (FL)は、分散デバイス間でのプライバシ保護モデルトレーニングのための有望なアプローチとして登場した。 我々はtextbfAdaptive textbfAggregation を通じてクライアントのコントリビューションを最適化する textbfFedAA という新しい手法を導入し、悪意のあるクライアントに対するモデルロバスト性を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.622065847054885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has emerged as a promising approach for privacy-preserving model training across decentralized devices. However, it faces challenges such as statistical heterogeneity and susceptibility to adversarial attacks, which can impact model robustness and fairness. Personalized FL attempts to provide some relief by customizing models for individual clients. However, it falls short in addressing server-side aggregation vulnerabilities. We introduce a novel method called \textbf{FedAA}, which optimizes client contributions via \textbf{A}daptive \textbf{A}ggregation to enhance model robustness against malicious clients and ensure fairness across participants in non-identically distributed settings. To achieve this goal, we propose an 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, \textbf{FedAA} outperforms the state-of-the-art methods, while maintaining comparable levels of fairness, offering a promising solution to build resilient and fair federated systems. Our code is available at https://github.com/Gp1g/FedAA.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning (FL)は、分散デバイス間でのプライバシ保護モデルトレーニングのための有望なアプローチとして登場した。 しかし、統計的不均一性や敵攻撃への感受性などの課題に直面しており、これはモデルの堅牢性と公正性に影響を与える可能性がある。 パーソナライズされたFLは、個々のクライアントのモデルをカスタマイズすることで、いくつかのリリーフを提供しようとする。 しかし、サーバ側のアグリゲーションの脆弱性に対処するには不足している。 本稿では,悪質なクライアントに対するモデルロバスト性を高め,不特定分散環境での参加者間の公正性を確保するため,クライアントのコントリビューションを \textbf{A}daptive \textbf{A}ggregation を通じて最適化する新しい手法を提案する。 この目的を達成するために、集約重みの連続的な制御のためのDeep Deterministic Policy Gradient-based Algorithm、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方法、検証セットのパフォーマンスによってガイドされる報酬機構を含むアプローチを提案する。 実証的な実験により、ロバストネスの観点からは、‘textbf{FedAA} 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。 私たちのコードはhttps://github.com/Gp1g/FedAA.comで公開されています。

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