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。
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