論文の概要: Federated Fairness Analytics: Quantifying Fairness in Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08214v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 15:23:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 13:26:45.320074
- Title: Federated Fairness Analytics: Quantifying Fairness in Federated Learning
- Title（参考訳）: フェデレーション・フェアネス分析 : フェデレーション・ラーニングにおけるフェアネスの定量化
- Authors: Oscar Dilley, Juan Marcelo Parra-Ullauri, Rasheed Hussain, Dimitra Simeonidou,
- Abstract要約: Federated Learning(FL)は、分散MLのためのプライバシ強化技術である。
FLは古典的なMLから公平性の問題を受け継ぎ、新しいものを導入している。
公正度を測定するための方法論であるフェデレートフェアネス分析を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9674793945631097
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated Learning (FL) is a privacy-enhancing technology for distributed ML. By training models locally and aggregating updates - a federation learns together, while bypassing centralised data collection. FL is increasingly popular in healthcare, finance and personal computing. However, it inherits fairness challenges from classical ML and introduces new ones, resulting from differences in data quality, client participation, communication constraints, aggregation methods and underlying hardware. Fairness remains an unresolved issue in FL and the community has identified an absence of succinct definitions and metrics to quantify fairness; to address this, we propose Federated Fairness Analytics - a methodology for measuring fairness. Our definition of fairness comprises four notions with novel, corresponding metrics. They are symptomatically defined and leverage techniques originating from XAI, cooperative game-theory and networking engineering. We tested a range of experimental settings, varying the FL approach, ML task and data settings. The results show that statistical heterogeneity and client participation affect fairness and fairness conscious approaches such as Ditto and q-FedAvg marginally improve fairness-performance trade-offs. Using our techniques, FL practitioners can uncover previously unobtainable insights into their system's fairness, at differing levels of granularity in order to address fairness challenges in FL. We have open-sourced our work at: https://github.com/oscardilley/federated-fairness.
- Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、分散MLのためのプライバシ強化技術である。
モデルをローカルにトレーニングし、更新を集約することで、フェデレーションは集中したデータ収集をバイパスしながら、一緒に学習する。
FLは医療、金融、パーソナルコンピューティングでますます人気がある。
しかし、従来のMLから公平性の問題を受け継ぎ、データ品質、クライアント参加、通信制約、アグリゲーションメソッド、基盤となるハードウェアの違いによって、新しいものを導入している。
フェアネスは依然として未解決の問題であり、コミュニティはフェアネスを定量化するための簡潔な定義とメトリクスが欠如していることを特定している。
公平性の定義は、新しい、対応するメトリクスを持つ4つの概念から構成される。
それらはシンプトマティックに定義され、XAI、協調ゲーム理論、ネットワーク工学から派生した技術を活用している。
FLアプローチ、MLタスク、データ設定など、さまざまな実験的な設定をテストしました。
その結果、統計的不均一性とクライアント参加は、ディットやq-FedAvgのような公正性と公正意識のアプローチに影響を及ぼし、公正性とパフォーマンスのトレードオフを極端に改善することが示された。
FL実践者は,本手法を用いることで,FLの公平性問題に対処するために,システムの公正性に関する既往の洞察を,粒度の異なるレベルで発見することができる。
https://github.com/oscardilley/federated-fairness。
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