論文の概要: Friends in Unexpected Places: Enhancing Local Fairness in Federated Learning through Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19331v3
• Date: Fri, 30 May 2025 02:50:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:52.435234
• Title: Friends in Unexpected Places: Enhancing Local Fairness in Federated Learning through Clustering
• Title（参考訳）: 予期せぬ場所の友人:クラスタリングによるフェデレーション学習における地域フェアネスの促進
• Authors: Yifan Yang, Ali Payani, Parinaz Naghizadeh,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散データセット間の機械学習モデルの協調トレーニングにおいて重要なパラダイムである。 本稿では、パーソナライズされたFLと局所的に公平なFLの空間にまたがる異種設定のための新しいFLアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.367801388932145
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has been a pivotal paradigm for collaborative training of machine learning models across distributed datasets. In heterogeneous settings, it has been observed that a single shared FL model can lead to low local accuracy, motivating personalized FL algorithms. In parallel, fair FL algorithms have been proposed to enforce group fairness on the global models. Again, in heterogeneous settings, global and local fairness do not necessarily align, motivating the recent literature on locally fair FL. In this paper, we propose new FL algorithms for heterogeneous settings, spanning the space between personalized and locally fair FL. Building on existing clustering-based personalized FL methods, we incorporate a new fairness metric into cluster assignment, enabling a tunable balance between local accuracy and fairness. Our methods match or exceed the performance of existing locally fair FL approaches, without explicit fairness intervention. We further demonstrate (numerically and analytically) that personalization alone can improve local fairness and that our methods exploit this alignment when present.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散データセット間の機械学習モデルの協調トレーニングにおいて重要なパラダイムである。 不均一な設定では、単一の共有FLモデルが局所的精度を低くし、パーソナライズされたFLアルゴリズムを動機付けることが観察されている。 並行して、グローバルモデルにグループフェアネスを強制するフェアFLアルゴリズムが提案されている。 繰り返しになるが、不均一な設定では、大域的および局所的公正性は必ずしも一致せず、局所的フェアFLに関する最近の文献を動機付けている。 本稿では、パーソナライズされたFLと局所的に公平なFLの空間をまたいだ異種設定のための新しいFLアルゴリズムを提案する。 既存のクラスタリングに基づくパーソナライズされたFL法に基づいて、クラスタ割り当てに新しいフェアネスメトリックを組み込むことにより、局所的精度とフェアネスの調整可能なバランスを可能にする。 提案手法は, 局所的公正なFLアプローチの性能を, 明示的な公平さの介入なしに一致または超過する。 さらに,パーソナライズだけで局所的公平性を向上できることを示すとともに,このアライメントを活用する手法を提案する。

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