Fugu-MT 論文翻訳(概要): AFed: Algorithmic Fair Federated Learning

論文の概要: AFed: Algorithmic Fair Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02732v1
Date: Mon, 06 Jan 2025 03:05:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-07 17:08:40.417727
Title: AFed: Algorithmic Fair Federated Learning
Title（参考訳）: AFed: アルゴリズムによる公正な学習
Authors: Huiqiang Chen, Tianqing Zhu, Wanlei Zhou, Wei Zhao,
Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、サーバにデータを集中させることなく、複数のクライアント間で協調的な機械学習を促進するため、大きな注目を集めている。従来のデバイアス法では、センシティブな情報への集中的なアクセスを前提としており、FL設定では現実的ではない。本稿では,FLにおけるグループフェアネスをクライアントのローカルデータにアクセスせずに促進するフレームワークであるAFedを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.216737333440596
License:
Abstract: Federated Learning (FL) has gained significant attention as it facilitates collaborative machine learning among multiple clients without centralizing their data on a server. FL ensures the privacy of participating clients by locally storing their data, which creates new challenges in fairness. Traditional debiasing methods assume centralized access to sensitive information, rendering them impractical for the FL setting. Additionally, FL is more susceptible to fairness issues than centralized machine learning due to the diverse client data sources that may be associated with group information. Therefore, training a fair model in FL without access to client local data is important and challenging. This paper presents AFed, a straightforward yet effective framework for promoting group fairness in FL. The core idea is to circumvent restricted data access by learning the global data distribution. This paper proposes two approaches: AFed-G, which uses a conditional generator trained on the server side, and AFed-GAN, which improves upon AFed-G by training a conditional GAN on the client side. We augment the client data with the generated samples to help remove bias. Our theoretical analysis justifies the proposed methods, and empirical results on multiple real-world datasets demonstrate a substantial improvement in AFed over several baselines.
Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、サーバにデータを集中させることなく、複数のクライアント間で協調的な機械学習を促進するため、大きな注目を集めている。 FLはデータをローカルに保存することで、参加するクライアントのプライバシを保証する。従来のデバイアス法では、センシティブな情報への集中的なアクセスを前提としており、FL設定では現実的ではない。さらにFLは、グループ情報に関連する可能性のある多様なクライアントデータソースのため、集中型機械学習よりも公平性の問題に敏感である。したがって、クライアントのローカルデータにアクセスせずにFLで公正なモデルをトレーニングすることは重要かつ困難である。本稿では,FLにおけるグループフェアネスを促進するための,単純かつ効果的なフレームワークであるAFedを提案する。中心となる考え方は、グローバルなデータ分散を学習することで、制限されたデータアクセスを回避することである。本稿では、サーバ側で訓練された条件生成器を使用するAFed-Gと、クライアント側で条件GANを訓練することでAFed-Gを改善するAFed-GANの2つのアプローチを提案する。クライアントデータを生成されたサンプルで拡張し、バイアスを取り除くのに役立ちます。理論的解析により提案手法を正当化し,複数の実世界のデータセットに対する実験結果から,AFedが複数のベースラインに対して大幅に改善されたことを示す。

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