Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unveiling Group-Specific Distributed Concept Drift: A Fairness Imperative in Federated Learning

論文の概要: Unveiling Group-Specific Distributed Concept Drift: A Fairness Imperative in Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07586v1
Date: Mon, 12 Feb 2024 11:35:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-13 14:29:38.437298
Title: Unveiling Group-Specific Distributed Concept Drift: A Fairness Imperative in Federated Learning
Title（参考訳）: グループ固有の分散概念ドリフトの展開:フェデレーション学習におけるフェアネス・インペラティブ
Authors: Teresa Salazar and Jo\~ao Gama and Helder Ara\'ujo and Pedro Henriques Abreu
Abstract要約: グループ固有の概念ドリフト(グループ特化概念ドリフト)とは、あるグループが時間とともに概念をドリフトし、別のグループがそうでない状況を指す。連合学習のフレームワークでは、各クライアントは、同じ概念を共有しながら、独立してグループ固有の概念ドリフトを経験できる。我々は、グループ固有の分散コンセプトドリフトに取り組むために、既存の分散コンセプトドリフト適応アルゴリズムを適用した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.036522797346905
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the evolving field of machine learning, ensuring fairness has become a critical concern, prompting the development of algorithms designed to mitigate discriminatory outcomes in decision-making processes. However, achieving fairness in the presence of group-specific concept drift remains an unexplored frontier, and our research represents pioneering efforts in this regard. Group-specific concept drift refers to situations where one group experiences concept drift over time while another does not, leading to a decrease in fairness even if accuracy remains fairly stable. Within the framework of federated learning, where clients collaboratively train models, its distributed nature further amplifies these challenges since each client can experience group-specific concept drift independently while still sharing the same underlying concept, creating a complex and dynamic environment for maintaining fairness. One of the significant contributions of our research is the formalization and introduction of the problem of group-specific concept drift and its distributed counterpart, shedding light on its critical importance in the realm of fairness. In addition, leveraging insights from prior research, we adapt an existing distributed concept drift adaptation algorithm to tackle group-specific distributed concept drift which utilizes a multi-model approach, a local group-specific drift detection mechanism, and continuous clustering of models over time. The findings from our experiments highlight the importance of addressing group-specific concept drift and its distributed counterpart to advance fairness in machine learning.
Abstract（参考訳）: 機械学習の発展分野では、公平性を保証することが重要な関心事となり、意思決定プロセスにおける差別的結果を軽減するアルゴリズムの開発が進められている。しかし,グループ固有の概念ドリフトの存在下での公正性の実現は未発見のフロンティアであり,本研究は先駆的な試みである。グループ固有の概念ドリフト(グループ固有の概念ドリフト)とは、あるグループが時間とともにコンセプトを経験し、別のグループがそうでない状況を指す。クライアントが協力的にモデルをトレーニングするフェデレートラーニングのフレームワークの中で、その分散特性は、各クライアントが同じ概念を共有しながらグループ固有のコンセプトドリフトを独立して経験し、公正性を維持するための複雑でダイナミックな環境を作ることができるため、これらの課題をさらに増幅します。我々の研究の重要な貢献の1つは、集団固有の概念ドリフトとその分散した概念ドリフトの問題の形式化と導入であり、公平の領域におけるその重要な重要性に光を当てている。さらに,先行研究の知見を活かし,複数モデルアプローチ,局所群別ドリフト検出機構,時間経過に伴うモデルの連続クラスタリングを用いた,既存の分散概念ドリフト適応アルゴリズムをグループ固有の分散概念ドリフトに適用する。本実験から得られた知見は,グループ固有のコンセプトドリフトと,機械学習における公平性向上のための分散処理の重要性を強調した。

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