論文の概要: FACT or Fiction: Can Truthful Mechanisms Eliminate Federated Free Riding?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13879v2
• Date: Sat, 26 Oct 2024 19:22:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 16:00:32.418572
• Title: FACT or Fiction: Can Truthful Mechanisms Eliminate Federated Free Riding?
• Title（参考訳）: FACTかFctionか: 真のメカニズムはフリーライドを排除できるか?
• Authors: Marco Bornstein, Amrit Singh Bedi, Abdirisak Mohamed, Furong Huang,
• Abstract要約: 標準フェデレーション学習アプローチはフリーライダージレンマに対して脆弱である。 実際には、敵エージェントはサーバに誤った情報を提供して、貢献から遠ざかることができる。 本稿では,FACTによるフリーライディング・アバース・フェデレーション機構の真偽化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.88203363610825
• License:
• Abstract: Standard federated learning (FL) approaches are vulnerable to the free-rider dilemma: participating agents can contribute little to nothing yet receive a well-trained aggregated model. While prior mechanisms attempt to solve the free-rider dilemma, none have addressed the issue of truthfulness. In practice, adversarial agents can provide false information to the server in order to cheat its way out of contributing to federated training. In an effort to make free-riding-averse federated mechanisms truthful, and consequently less prone to breaking down in practice, we propose FACT. FACT is the first federated mechanism that: (1) eliminates federated free riding by using a penalty system, (2) ensures agents provide truthful information by creating a competitive environment, and (3) encourages agent participation by offering better performance than training alone. Empirically, FACT avoids free-riding when agents are untruthful, and reduces agent loss by over 4x.
• Abstract（参考訳）: 標準連合学習(FL)アプローチは、フリーライダージレンマに対して脆弱である。 それまでのメカニズムは自由度ジレンマを解こうとしていたが、真理性の問題に対処する者はいなかった。 実際には、敵エージェントは、フェデレーショントレーニングへの貢献を騙すために、サーバに偽の情報を提供することができる。 フリーライディング・アバース・フェデレーション機構を真にし、その結果、実際に故障しにくくする試みとして、FACTを提案する。 FACTは,(1)ペナルティシステムを用いてフェデレーションフリーライディングを排除し,(2)競争環境を構築することによってエージェントが真に情報を提供し,(3)トレーニング単独よりも優れたパフォーマンスを提供することでエージェントの参加を促す,最初のフェデレーション機構である。 実証的に、FACTは、エージェントが不合理であるときにフリーライディングを回避し、エージェントの損失を4倍以上削減する。

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