論文の概要: Over-the-Air Fair Federated Learning via Multi-Objective Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03392v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 21:16:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:50:26.890613
• Title: Over-the-Air Fair Federated Learning via Multi-Objective Optimization
• Title（参考訳）: 多目的最適化によるオーバー・ザ・エアフェアフェデレーション学習
• Authors: Shayan Mohajer Hamidi, Ali Bereyhi, Saba Asaad, H. Vincent Poor,
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.295563400314094
• License:
• Abstract: In federated learning (FL), heterogeneity among the local dataset distributions of clients can result in unsatisfactory performance for some, leading to an unfair model. To address this challenge, we propose an over-the-air fair federated learning algorithm (OTA-FFL), which leverages over-the-air computation to train fair FL models. By formulating FL as a multi-objective minimization problem, we introduce a modified Chebyshev approach to compute adaptive weighting coefficients for gradient aggregation in each communication round. To enable efficient aggregation over the multiple access channel, we derive analytical solutions for the optimal transmit scalars at the clients and the de-noising scalar at the parameter server. Extensive experiments demonstrate the superiority of OTA-FFL in achieving fairness and robust performance compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)では、クライアントのローカルデータセット分布の不均一性は、一部の顧客にとって不満足なパフォーマンスをもたらし、不公平なモデルに繋がる。 この課題に対処するために、オーバー・ザ・エアの計算を利用してフェアなFLモデルを訓練するオーバー・ザ・エア・フェア・フェデレーション・ラーニングアルゴリズム(OTA-FFL)を提案する。 FLを多目的最小化問題として定式化することにより、各通信ラウンドにおける勾配凝集に対する適応重み付け係数を計算するための修正チェビシェフ手法を導入する。 マルチアクセスチャネル上で効率的なアグリゲーションを実現するため,クライアントにおける最適な送信スカラーとパラメータサーバにおけるデノイズスカラーの解析解を導出する。 実験により,OTA-FFLが既存手法に比べて公正性,堅牢性に優れていたことが実証された。

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