Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pursuing Overall Welfare in Federated Learning through Sequential Decision Making

論文の概要: Pursuing Overall Welfare in Federated Learning through Sequential Decision Making

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20821v1
Date: Fri, 31 May 2024 14:15:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 14:27:53.947415
Title: Pursuing Overall Welfare in Federated Learning through Sequential Decision Making
Title（参考訳）: 逐次意思決定によるフェデレーション学習における総合福祉の推進
Authors: Seok-Ju Hahn, Gi-Soo Kim, Junghye Lee,
Abstract要約: 従来のフェデレートラーニングでは、単一のグローバルモデルはすべてのクライアントに対して等しく機能することができない。我々の研究は、既存の公正を意識したアグリゲーション戦略をオンライン凸最適化フレームワークに統合できることを明らかにした。 AAggFFは、両方の実践的な設定において、既存のメソッドよりもクライアントレベルの公平性が高い。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.377683220196873
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In traditional federated learning, a single global model cannot perform equally well for all clients. Therefore, the need to achieve the client-level fairness in federated system has been emphasized, which can be realized by modifying the static aggregation scheme for updating the global model to an adaptive one, in response to the local signals of the participating clients. Our work reveals that existing fairness-aware aggregation strategies can be unified into an online convex optimization framework, in other words, a central server's sequential decision making process. To enhance the decision making capability, we propose simple and intuitive improvements for suboptimal designs within existing methods, presenting AAggFF. Considering practical requirements, we further subdivide our method tailored for the cross-device and the cross-silo settings, respectively. Theoretical analyses guarantee sublinear regret upper bounds for both settings: $\mathcal{O}(\sqrt{T \log{K}})$ for the cross-device setting, and $\mathcal{O}(K \log{T})$ for the cross-silo setting, with $K$ clients and $T$ federation rounds. Extensive experiments demonstrate that the federated system equipped with AAggFF achieves better degree of client-level fairness than existing methods in both practical settings. Code is available at https://github.com/vaseline555/AAggFF
Abstract（参考訳）: 従来のフェデレートラーニングでは、単一のグローバルモデルはすべてのクライアントに対して等しく機能することができない。そこで,フェデレートシステムにおけるクライアントレベルの公平性の実現の必要性が強調され,グローバルモデルを適応的なモデルに更新する静的アグリゲーションスキームを,参加するクライアントのローカル信号に応じて変更することで実現可能となった。我々の研究は、既存の公正を意識したアグリゲーション戦略がオンライン凸最適化フレームワークに統合できることを明らかにし、言い換えれば、中央サーバのシーケンシャルな意思決定プロセスである。意思決定能力を向上させるため,AAggFFを提示する既存手法における最適部分設計の簡易かつ直感的な改善を提案する。実際の要件を考慮し,クロスデバイスとクロスサイロの設定に適したメソッドをさらに分割する。理論解析により、両方の設定でサブ線形後悔の上界を保証する:$\mathcal{O}(\sqrt{T \log{K}})$ クロスデバイス設定では$\mathcal{O}(K \log{T})$ クロスサイロ設定では$K$クライアントと$T$フェデレーションラウンドで$ である。大規模な実験により,AAggFFを組み込んだ連合システムは,既存手法よりもクライアントレベルの公平性を両立させることができた。コードはhttps://github.com/vaseline555/AAggFFで入手できる。

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