Fugu-MT 論文翻訳(概要): Redefining Contributions: Shapley-Driven Federated Learning

論文の概要: Redefining Contributions: Shapley-Driven Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00569v1
Date: Sat, 1 Jun 2024 22:40:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-06 06:15:52.119043
Title: Redefining Contributions: Shapley-Driven Federated Learning
Title（参考訳）: コントリビューションを再定義する - シェープ駆動型フェデレーションラーニング
Authors: Nurbek Tastan, Samar Fares, Toluwani Aremu, Samuel Horvath, Karthik Nandakumar,
Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、機械学習において重要なアプローチとして登場した。参加者が平等に、あるいは正直に貢献しない場合、グローバルなモデル収束を保証することは困難です。本稿では,FLにおけるコントリビューションの詳細な評価のために,ShapFedと呼ばれる新しいコントリビューションアセスメントアセスメント手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9539878659683363
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Federated learning (FL) has emerged as a pivotal approach in machine learning, enabling multiple participants to collaboratively train a global model without sharing raw data. While FL finds applications in various domains such as healthcare and finance, it is challenging to ensure global model convergence when participants do not contribute equally and/or honestly. To overcome this challenge, principled mechanisms are required to evaluate the contributions made by individual participants in the FL setting. Existing solutions for contribution assessment rely on general accuracy evaluation, often failing to capture nuanced dynamics and class-specific influences. This paper proposes a novel contribution assessment method called ShapFed for fine-grained evaluation of participant contributions in FL. Our approach uses Shapley values from cooperative game theory to provide a granular understanding of class-specific influences. Based on ShapFed, we introduce a weighted aggregation method called ShapFed-WA, which outperforms conventional federated averaging, especially in class-imbalanced scenarios. Personalizing participant updates based on their contributions further enhances collaborative fairness by delivering differentiated models commensurate with the participant contributions. Experiments on CIFAR-10, Chest X-Ray, and Fed-ISIC2019 datasets demonstrate the effectiveness of our approach in improving utility, efficiency, and fairness in FL systems. The code can be found at https://github.com/tnurbek/shapfed.
Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニング(FL)は、機械学習における重要なアプローチとして現れ、複数の参加者が生データを共有せずにグローバルモデルのトレーニングを行うことができる。 FLは、医療や金融など様々な分野の応用を見出しているが、参加者が等しくかつ正直に貢献していない場合、グローバルなモデル収束を保証することは困難である。この課題を克服するためには、FL設定における個々の参加者による貢献を評価するために原則化されたメカニズムが必要である。既存のコントリビューションアセスメントのソリューションは一般的な精度評価に依存しており、しばしばニュアンスド・ダイナミクスやクラス固有の影響を捉えることに失敗する。本稿では,FLにおけるコントリビューションの詳細な評価のために,ShapFedと呼ばれる新しいコントリビューションアセスメントアセスメント手法を提案する。本手法では,協調ゲーム理論のシェープリー値を用いて,クラス固有の影響を詳細に理解する。 ShapFedをベースとしたShapFed-WAと呼ばれる重み付けアグリゲーション手法を導入する。コントリビューションに基づいた参加者更新のパーソナライズは、参加者のコントリビューションに相応しい差別化されたモデルを提供することによって、コラボレーションの公平性をさらに向上させる。 CIFAR-10、Chest X-Ray、Fed-ISIC2019データセットに対する実験により、FLシステムの実用性、効率、公正性を改善するためのアプローチの有効性が示された。コードはhttps://github.com/tnurbek/shapfed.comにある。

関連論文リスト

Interaction-Aware Gaussian Weighting for Clustered Federated Learning [58.92159838586751]
フェデレートラーニング(FL)は、プライバシを維持しながらモデルをトレーニングするための分散パラダイムとして登場した。本稿では,新たなクラスタリングFL法であるFedGWC(Federated Gaussian Weighting Clustering)を提案する。ベンチマークデータセットを用いた実験により,FedGWCはクラスタの品質と分類精度において,既存のFLアルゴリズムよりも優れていることがわかった。
論文参考訳（メタデータ） (2025-02-05T16:33:36Z)
Over-the-Air Fair Federated Learning via Multi-Objective Optimization [52.295563400314094]
本稿では,公平なFLモデルを訓練するためのOTA-FFL(Over-the-air Fair Federated Learning Algorithm)を提案する。 OTA-FFLの公正性とロバストな性能に対する優位性を示す実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2025-01-06T21:16:51Z)
DPVS-Shapley:Faster and Universal Contribution Evaluation Component in Federated Learning [1.740992908651449]
動的Pruning Validation Set Shapley (DPVS-Shapley) というコンポーネントを導入する。本手法は, 評価精度を損なうことなく, 元のデータセットを動的に刈り取ることにより, コントリビューション評価プロセスの高速化を図る。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-19T13:01:44Z)
Contribution Evaluation in Federated Learning: Examining Current Approaches [1.3688201404977818]
フェデレートラーニング(Federated Learning)では、プライベートで、潜在的に異種なデータや計算資源を持つクライアントが集まって、ローカライズしたデータを残さずに、共通のモデルをトレーニングします。これらの貢献の価値を定量的に評価する評価貢献(CE)問題は、評価貢献(CE)問題と呼ばれる。我々は、MNISTとCIFAR-10で紹介した新しいアプローチとともに、最も有望な最先端のアプローチのいくつかをベンチマークして、それらの相違点を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-16T12:32:44Z)
Dynamic Fair Federated Learning Based on Reinforcement Learning [19.033986978896074]
フェデレートラーニングは、ローカルデータサンプルを共有することなく、デバイスのグループ間でグローバルモデルの協調トレーニングと最適化を可能にする。 DQFFLと呼ばれる強化学習を伴う動的qフェアネスフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。我々のDQFFLは、全体的な性能、公平性、収束速度において最先端の手法より優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-02T03:05:40Z)
Integrating Local Real Data with Global Gradient Prototypes for Classifier Re-Balancing in Federated Long-Tailed Learning [60.41501515192088]
フェデレートラーニング(FL)は、グローバルモデルを協調的にトレーニングする複数のクライアントを含む、人気のある分散ラーニングパラダイムになっています。データサンプルは通常、現実世界の長い尾の分布に従っており、分散化された長い尾のデータのFLは、貧弱なグローバルモデルをもたらす。本研究では、局所的な実データとグローバルな勾配のプロトタイプを統合し、局所的なバランスの取れたデータセットを形成する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-01-25T03:18:10Z)
Efficient Split-Mix Federated Learning for On-Demand and In-Situ Customization [107.72786199113183]
フェデレートラーニング(FL)は、複数の参加者が生データを共有せずに学習をコラボレーションするための分散ラーニングフレームワークを提供する。本稿では, モデルサイズとロバスト性をその場でカスタマイズできる, 不均一な参加者のための新しいスプリット・ミクス・FL戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-18T04:58:34Z)
GTG-Shapley: Efficient and Accurate Participant Contribution Evaluation in Federated Learning [25.44023017628766]
Federated Learning(FL)は、コラボレーティブ機械学習とデータのプライバシ保護のギャップを埋めるものだ。個人データを公開せずに最終FLモデルの性能に対する参加者の貢献を適切に評価することが不可欠である。本稿では,この課題に対処するためのガイドトラニケーションのグラディエント・シェープ手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-09-05T12:17:00Z)
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)
Collaborative Fairness in Federated Learning [24.7378023761443]
深層学習のための新しい協調フェアフェデレーションラーニング(CFFL)フレームワークを提案する。 CFFLは参加者に異なるモデルに収束させ、予測性能を損なうことなく公正を達成する。ベンチマークデータセットの実験では、CFFLは高い公正性を達成し、分散フレームワークに匹敵する精度を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-27T14:39:09Z)
WAFFLe: Weight Anonymized Factorization for Federated Learning [88.44939168851721]
データが機密性やプライベート性を持つドメインでは、ローカルデバイスを離れることなく、分散的に学習できるメソッドには大きな価値があります。本稿では,フェデレートラーニングのためのウェイト匿名化因子化(WAFFLe)を提案する。これは,インド・バフェット・プロセスとニューラルネットワークの重み要因の共有辞書を組み合わせたアプローチである。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-13T04:26:31Z)

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。