論文の概要: Federated Prediction-Powered Inference from Decentralized Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01730v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 09:14:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 02:16:32.311356
• Title: Federated Prediction-Powered Inference from Decentralized Data
• Title（参考訳）: 分散データからのフェデレーション予測駆動推論
• Authors: Ping Luo, Xiaoge Deng, Ziqing Wen, Tao Sun, Dongsheng Li,
• Abstract要約: 予測パワー推論(PPI)は信頼性が低いにもかかわらず統計的妥当性を確保するために提案されている。 Fed-PPIフレームワークは、プライベートデータ上でローカルモデルをトレーニングし、Federated Learning (FL)を通じてそれらを集約し、PPIを使用して信頼区間を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.84399531998246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In various domains, the increasing application of machine learning allows researchers to access inexpensive predictive data, which can be utilized as auxiliary data for statistical inference. Although such data are often unreliable compared to gold-standard datasets, Prediction-Powered Inference (PPI) has been proposed to ensure statistical validity despite the unreliability. However, the challenge of `data silos' arises when the private gold-standard datasets are non-shareable for model training, leading to less accurate predictive models and invalid inferences. In this paper, we introduces the Federated Prediction-Powered Inference (Fed-PPI) framework, which addresses this challenge by enabling decentralized experimental data to contribute to statistically valid conclusions without sharing private information. The Fed-PPI framework involves training local models on private data, aggregating them through Federated Learning (FL), and deriving confidence intervals using PPI computation. The proposed framework is evaluated through experiments, demonstrating its effectiveness in producing valid confidence intervals.
• Abstract（参考訳）: 様々な分野において、機械学習の応用が増加しているため、研究者は安価な予測データにアクセスでき、統計的推測のための補助データとして利用することができる。 このようなデータは金の標準データセットに比べて信頼性が低いことが多いが、予測パワー推論(PPI)は信頼性が低いにもかかわらず統計的妥当性を保証するために提案されている。 しかし、「データサイロ」の課題は、プライベートなゴールドスタンダードデータセットがモデルトレーニングでは共有できないときに生じ、精度の低い予測モデルと不正な推論をもたらす。 本稿では,この課題に対処するフェデレート予測パワー推論(Federated Prediction-Powered Inference, Fed-PPI)フレームワークについて紹介する。 Fed-PPIフレームワークは、プライベートデータ上でローカルモデルをトレーニングし、Federated Learning (FL)を通じてそれらを集約し、PPI計算を使用して信頼区間を導出する。 提案手法は実験により評価され,有効信頼区間の生成の有効性が示された。

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