論文の概要: FedFDP: Fairness-Aware Federated Learning with Differential Privacy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16028v2
- Date: Mon, 20 May 2024 04:40:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-21 23:10:31.941038
- Title: FedFDP: Fairness-Aware Federated Learning with Differential Privacy
- Title（参考訳）: FedFDP: 差別化プライバシによる公正なフェデレーション学習
- Authors: Xinpeng Ling, Jie Fu, Kuncan Wang, Huifa Li, Tong Cheng, Zhili Chen,
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、データサイロの課題を克服する新しい機械学習パラダイムであり、大きな注目を集めている。
フェアネスを考慮したフェデレーション学習アルゴリズムFedFairを提案する。
FedFDPでは、公正度を調整しながら差分プライバシーを実現するために、公平性を考慮したクリッピング戦略を考案する。
我々は,FedFairとFedFDPが,モデル性能と公平性の観点から,最先端のソリューションを著しく上回っていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.55903748640851
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) is a new machine learning paradigm to overcome the challenge of data silos and has garnered significant attention. However, through our observations, a globally effective trained model may performance disparities in different clients. This implies that the jointly trained models by clients may lead to unfair outcomes. On the other hand, relevant studies indicate that the transmission of gradients or models in federated learning can also give rise to privacy leakage issues, such as membership inference attacks. To address the first issue mentioned above, we propose a fairness-aware federated learning algorithm, termed FedFair. Building upon FedFair, we introduce privacy protection to form the FedFDP algorithm to address the second issue mentioned above. In FedFDP, we devise a fairness-aware clipping strategy to achieve differential privacy while adjusting fairness. Additionally, for the extra uploaded loss values, we present an adaptive clipping approach to maximize utility. Furthermore, we theoretically prove that our algorithm converges and ensures differential privacy. Lastly, extensive experimental results demonstrate that FedFair and FedFDP significantly outperform state-of-the-art solutions in terms of model performance and fairness. Code and data is accessible at https://anonymous.4open.science/r/FedFDP-5607.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、データサイロの課題を克服する新しい機械学習パラダイムであり、大きな注目を集めている。
しかし、我々の観察により、グローバルに効果的に訓練されたモデルは、異なるクライアントでパフォーマンスの相違が生じる可能性がある。
これは、クライアントが共同でトレーニングしたモデルが不公平な結果をもたらす可能性を示唆している。
一方、関連する研究では、連合学習における勾配やモデルの伝達が、メンバーシップ推論攻撃などのプライバシー漏洩問題を引き起こす可能性があることを示唆している。
上記の課題に対処するため,FedFairと呼ばれる公平性を考慮したフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。
FedFairに基づいて、上記の2つ目の問題に対処するため、FedFDPアルゴリズムを形成するためにプライバシ保護を導入します。
FedFDPでは、公正度を調整しながら差分プライバシーを実現するために、公平性を考慮したクリッピング戦略を考案する。
さらに, 付加的なアップロード損失値に対して, 有効性を最大化するための適応的クリッピング手法を提案する。
さらに、我々のアルゴリズムが収束し、差分プライバシーを保証することを理論的に証明する。
最後に、FedFairとFedFDPは、モデル性能と公正性の観点から、最先端のソリューションを著しく上回っていることを示す。
コードとデータはhttps://anonymous.4open.science/r/FedFDP-5607でアクセスできる。
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