論文の概要: FedFDP: Fairness-Aware Federated Learning with Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16028v4
• Date: Mon, 02 Dec 2024 03:17:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:54:11.464997
• 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, Haifeng Qian, Junqing Gong,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、データサイロの課題に対処するために設計された、新興の機械学習パラダイムである。 公平性とデータプライバシに関する永続的な問題に対処するため,FedFairというフェアネスを考慮したFLアルゴリズムを提案する。 FedFairをベースとした差分プライバシーを導入し、公正性、プライバシ保護、モデルパフォーマンスのトレードオフに対処するFedFDPアルゴリズムを作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.58589747796768
• License:
• Abstract: Federated learning (FL) is an emerging machine learning paradigm designed to address the challenge of data silos, attracting considerable attention. However, FL encounters persistent issues related to fairness and data privacy. To tackle these challenges simultaneously, we propose a fairness-aware federated learning algorithm called FedFair. Building on FedFair, we introduce differential privacy to create the FedFDP algorithm, which addresses trade-offs among fairness, privacy protection, and model performance. In FedFDP, we developed a fairness-aware gradient clipping technique to explore the relationship between fairness and differential privacy. Through convergence analysis, we identified the optimal fairness adjustment parameters to achieve both maximum model performance and fairness. Additionally, we present an adaptive clipping method for uploaded loss values to reduce privacy budget consumption. Extensive experimental results show that FedFDP significantly surpasses state-of-the-art solutions in both model performance and fairness.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、データサイロの課題に対処するために設計された、新たな機械学習パラダイムである。 しかし、FLは公平性とデータのプライバシに関する永続的な問題に直面している。 これらの課題を同時に解決するために,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をベースとした差分プライバシーを導入し、公正性、プライバシ保護、モデルパフォーマンスのトレードオフに対処するFedFDPアルゴリズムを作成します。 FedFDPでは、公平性と差分プライバシーの関係を調べるために、公平性を考慮した勾配クリッピング手法を開発した。 収束解析により,最大モデル性能と公平性を両立させる最適公正調整パラメータを同定した。 さらに、プライバシ予算の消費を減らすために、アップロードされた損失値に対する適応的なクリッピング手法を提案する。 実験結果から,FedFDPはモデル性能と公平性の両方において,最先端のソリューションをはるかに上回っていることがわかった。

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