Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fairness Without Demographics in Human-Centered Federated Learning

論文の概要: Fairness Without Demographics in Human-Centered Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19725v1
Date: Tue, 30 Apr 2024 17:19:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-01 13:26:28.658972
Title: Fairness Without Demographics in Human-Centered Federated Learning
Title（参考訳）: 人間中心のフェデレーションラーニングにおけるデモグラフィックのないフェアネス
Authors: Roy Shaily, Sharma Harshit, Salekin Asif,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを維持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にする。 FLの現在の公正戦略は、FLのプライバシー原則と衝突するバイアス発生/感受性属性の知識を必要とする。機械学習における「デモグラフィックなしのフェアネス」に着想を得た新しいバイアス緩和手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Federated learning (FL) enables collaborative model training while preserving data privacy, making it suitable for decentralized human-centered AI applications. However, a significant research gap remains in ensuring fairness in these systems. Current fairness strategies in FL require knowledge of bias-creating/sensitive attributes, clashing with FL's privacy principles. Moreover, in human-centered datasets, sensitive attributes may remain latent. To tackle these challenges, we present a novel bias mitigation approach inspired by "Fairness without Demographics" in machine learning. The presented approach achieves fairness without needing knowledge of sensitive attributes by minimizing the top eigenvalue of the Hessian matrix during training, ensuring equitable loss landscapes across FL participants. Notably, we introduce a novel FL aggregation scheme that promotes participating models based on error rates and loss landscape curvature attributes, fostering fairness across the FL system. This work represents the first approach to attaining "Fairness without Demographics" in human-centered FL. Through comprehensive evaluation, our approach demonstrates effectiveness in balancing fairness and efficacy across various real-world applications, FL setups, and scenarios involving single and multiple bias-inducing factors, representing a significant advancement in human-centered FL.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データのプライバシを保持しながら協調的なモデルトレーニングを可能にし、分散化された人間中心のAIアプリケーションに適している。しかし、これらのシステムにおける公正性を確保するための重要な研究のギャップは依然として残っている。 FLの現在の公正戦略は、FLのプライバシー原則と衝突するバイアス発生/感受性属性の知識を必要とする。さらに、人間中心のデータセットでは、センシティブな属性が潜んでいる可能性がある。これらの課題に対処するために、機械学習において「デモグラフィックなしのフェアネス」に着想を得た、新しいバイアス緩和手法を提案する。提案手法は, トレーニング中のヘッセン行列の最大固有値を最小限に抑え, FL参加者間の均等な損失景観を確保することにより, 感度特性の知識を必要とせずに公平性を実現する。特に,新しいFLアグリゲーション方式を導入し,エラー率と損失ランドスケープの曲率特性に基づいて,FLシステム全体の公平性を育成する。この研究は、人間中心FLにおける「Fairness without Demographics」の達成に向けた最初のアプローチである。本手法は, 実世界の様々なアプリケーション, FLセットアップ, 単一および複数のバイアス誘導因子を含むシナリオにおいて, 公平性と有効性のバランスをとる上での有効性を示すものである。

関連論文リスト

Towards Harmless Rawlsian Fairness Regardless of Demographic Prior [57.30787578956235]
トレーニングセットに事前の人口統計が提供されない場合に,有効性を損なうことなく公平性を達成する可能性を探る。本稿では,経験的損失の最適セット内でのトレーニング損失の分散を最小限に抑えるため,VFairという簡単な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-04T12:40:34Z)
PUFFLE: Balancing Privacy, Utility, and Fairness in Federated Learning [2.8304839563562436]
公平さとプライバシの原則を同時に遵守するマシンラーニングモデルのトレーニングとデプロイは、大きな課題となる。本稿では,FLシナリオにおける実用性,プライバシ,公正性のバランスを探究する上で有効な,高レベルのパラメータ化アプローチであるPUFFLEを紹介する。 PUFFLEは多様なデータセット,モデル,データ分布に対して有効であり,モデルの不公平性を75%まで低減し,最悪のシナリオでは有効性を最大17%削減できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-21T17:22:18Z)
FedCompetitors: Harmonious Collaboration in Federated Learning with Competing Participants [41.070716405671206]
フェデレートラーニング(FL)は、機械学習モデルの協調トレーニングのためのプライバシ保護アプローチを提供する。データ補完性に基づいて各FL参加者に対して適切な協力者を選択することが重要である。一部のFL-PTが競合するFL-PT間の個人間関係を考えることは必須である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-18T17:53:01Z)
Multi-dimensional Fair Federated Learning [25.07463977553212]
フェデレートラーニング(FL)は、分散データからモデルをトレーニングするための、有望な協調的でセキュアなパラダイムとして登場した。群フェアネスとクライアントフェアネスは、FLにとって重要である2次元のフェアネスである。グループフェアネスとクライアントフェアネスを同時に達成するために,mFairFLと呼ばれる手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-09T11:37:30Z)
Privacy-preserving Federated Primal-dual Learning for Non-convex and Non-smooth Problems with Model Sparsification [51.04894019092156]
FL(Federated Learning)は,FLオーケストレーション(PS)の下でクライアント上でモデルをトレーニングする,急速に成長する領域として認識されている。本稿では,非滑らかなFL問題に対して,新しい一次分離アルゴリズムを提案し,保証する。その独特な洞察力のある性質とその分析も提示される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-30T14:15:47Z)
Learning for Counterfactual Fairness from Observational Data [62.43249746968616]
公正な機械学習は、人種、性別、年齢などの特定の保護された(感受性のある)属性によって記述されるある種のサブグループに対して、学習モデルのバイアスを取り除くことを目的としている。カウンターファクトフェアネスを達成するための既存の手法の前提条件は、データに対する因果モデルの事前の人間の知識である。本研究では,新しいフレームワークCLAIREを提案することにより,因果関係を付与せずに観測データから対実的に公正な予測を行う問題に対処する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-17T04:08:29Z)
Fairness-aware Federated Minimax Optimization with Convergence Guarantee [10.727328530242461]
フェデレートラーニング(FL)はそのプライバシー保護機能のためにかなりの注目を集めている。ユーザデータ管理の自由の欠如は、モデルが人種や性別などのセンシティブな要因に偏っている、グループフェアネスの問題につながる可能性がある。本稿では,FLにおけるグループフェアネス問題に明示的に対処するために,拡張ラグランジアン法(FFALM)を用いたフェアフェデレーション平均化アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-10T08:45:58Z)
FairVFL: A Fair Vertical Federated Learning Framework with Contrastive Adversarial Learning [102.92349569788028]
本稿では,VFLモデルの公平性を改善するために,FairVFL( Fair vertical federated learning framework)を提案する。 FairVFLの中核となる考え方は、分散化された機能フィールドに基づいたサンプルの統一的で公正な表現を、プライバシ保護の方法で学習することである。ユーザのプライバシ保護のために,サーバ内の統一表現からプライベート情報を除去する対向学習手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-07T11:43:32Z)
Local Learning Matters: Rethinking Data Heterogeneity in Federated Learning [61.488646649045215]
フェデレートラーニング(FL)は、クライアントのネットワーク(エッジデバイス)でプライバシ保護、分散ラーニングを行うための有望な戦略である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-28T19:03:39Z)
Federated Robustness Propagation: Sharing Adversarial Robustness in Federated Learning [98.05061014090913]
フェデレートラーニング(FL)は、生データを共有することなく、参加するユーザのセットから学習する、人気のある分散ラーニングスキーマとして登場した。敵対的トレーニング(AT)は集中学習のための健全なソリューションを提供する。既存のFL技術では,非IDユーザ間の対向的ロバスト性を効果的に広めることができないことを示す。本稿では, バッチ正規化統計量を用いてロバスト性を伝達する, 単純かつ効果的な伝搬法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-18T15:52:33Z)
Mitigating Bias in Federated Learning [9.295028968787351]
本稿では,フェデレートラーニング(FL)におけるバイアスの原因について議論する。データプライバシを損なうことなく、バイアスを軽減するために、前処理と内処理の3つの方法を提案する。我々は、モデル性能、公平度メトリクス、バイアス学習パターンに対する影響を分析するために、複数のデータ分布に対して実験を行う。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-04T08:04:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。