論文の概要: Agent-oriented Joint Decision Support for Data Owners in Auction-based Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05991v1
• Date: Thu, 9 May 2024 02:35:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-13 17:36:09.285139
• Title: Agent-oriented Joint Decision Support for Data Owners in Auction-based Federated Learning
• Title（参考訳）: オークション型フェデレーション学習におけるデータ所有者のためのエージェント指向共同意思決定支援
• Authors: Xiaoli Tang, Han Yu, Xiaoxiao Li,
• Abstract要約: オークションベースのフェデレートラーニング(Federated Learning, AFL)は、データ所有者(DO)が経済的手段でFLに参加することを動機付ける能力から、幅広い研究の関心を集めている。 AFL(PAS-AFL)におけるデータ所有者のための一級エージェント指向共同価格・受け入れ・サブデリゲーション決定支援手法を提案する。 各 DO が複数の FL タスクを同時に実行して DO の高収入化と AFL エコシステムにおける FL タスクのスループット向上を可能にするのは,これが初めてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.6997332038178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Auction-based Federated Learning (AFL) has attracted extensive research interest due to its ability to motivate data owners (DOs) to join FL through economic means. While many existing AFL methods focus on providing decision support to model users (MUs) and the AFL auctioneer, decision support for data owners remains open. To bridge this gap, we propose a first-of-its-kind agent-oriented joint Pricing, Acceptance and Sub-delegation decision support approach for data owners in AFL (PAS-AFL). By considering a DO's current reputation, pending FL tasks, willingness to train FL models, and its trust relationships with other DOs, it provides a systematic approach for a DO to make joint decisions on AFL bid acceptance, task sub-delegation and pricing based on Lyapunov optimization to maximize its utility. It is the first to enable each DO to take on multiple FL tasks simultaneously to earn higher income for DOs and enhance the throughput of FL tasks in the AFL ecosystem. Extensive experiments based on six benchmarking datasets demonstrate significant advantages of PAS-AFL compared to six alternative strategies, beating the best baseline by 28.77% and 2.64% on average in terms of utility and test accuracy of the resulting FL models, respectively.
• Abstract（参考訳）: オークションベースのフェデレートラーニング(Federated Learning, AFL)は、データ所有者(DO)が経済的手段でFLに参加することを動機付ける能力から、幅広い研究の関心を集めている。 既存のAFLメソッドの多くは、モデルユーザ(MU)とAFLオークション者に決定サポートを提供することに重点を置いているが、データ所有者に対する決定サポートは依然としてオープンである。 このギャップを埋めるため、AFL(PAS-AFL)におけるデータ所有者に対して、第一種エージェント指向の共同価格設定、アクセプタンス、サブデリゲーション決定支援手法を提案する。 DOの現在の評判、FLタスクの保留、FLモデルを訓練する意思、および他のDOとの信頼関係を考慮することで、DOがAFL入札の受諾、タスクサブデリゲーション、Lyapunov最適化に基づく価格設定について共同決定を行うための体系的なアプローチを提供する。 各 DO が複数の FL タスクを同時に実行して DO の高収入化と AFL エコシステムにおける FL タスクのスループット向上を可能にするのは,これが初めてである。 6つのベンチマークデータセットに基づく大規模な実験は、6つの代替戦略と比較してPAS-AFLの顕著な利点を示し、それぞれFLモデルの実用性およびテスト精度の点で、最高のベースラインを28.77%、平均2.64%上回った。

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