論文の概要: Data Assetization via Resources-decoupled Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14588v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 15:49:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:56:21.137465
• Title: Data Assetization via Resources-decoupled Federated Learning
• Title（参考訳）: 資源分離型フェデレーションラーニングによるデータアセット化
• Authors: Jianzhe Zhao, Feida Zhu, Lingyan He, Zixin Tang, Mingce Gao, Shiyu Yang, Guibing Guo,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、プライバシーを維持しながら協調トレーニングモデルに効果的なアプローチを提供する。 異なるデータ所有者は、モデルパラメータとトレーニングデータの増加に伴って、データとコンピューティングリソースのミスマッチに直面します。 本研究では,SHEを実現するためのすべての関係者の最適戦略を導出し,解決する品質対応動的リソース分離FLアルゴリズム(QD-RDFL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.347554648348435
• License:
• Abstract: With the development of the digital economy, data is increasingly recognized as an essential resource for both work and life. However, due to privacy concerns, data owners tend to maximize the value of data through information flow rather than direct data transfer. Federated learning (FL) provides an effective approach to collaborative training models while preserving privacy. However, different data owners not only have variations in the quantity and quality of their data resources but also face mismatches between data and computing resources as model parameters and training data grow. These challenges hinder data owners' willingness to participate and reduce the effectiveness of data assetization. In this work, we first identify the resource-decoupled FL environment, which includes model owners, data owners, and computing centers. We design a Tripartite Stackelberg Model and theoretically analyze the Stackelberg-Nash Equilibrium (SNE) for participants to optimize global utility. We propose the Quality-aware Dynamic Resources-decoupled FL algorithm (QD-RDFL), in which we derive and solve the optimal strategies of all parties to achieve SHE using backward induction, and a dynamic optimization mechanism is designed to improve the optimal strategy profile by evaluating the contribution of data quality from data owners to the global model during real training. Our comprehensive experiments demonstrate that our method effectively encourages the linkage of the three parties involved, maximizing global utility and data asset value.
• Abstract（参考訳）: デジタル経済の発展に伴い、データは仕事と生活の両方に欠かせない資源として認識されていく。 しかし、プライバシー上の懸念から、データ所有者は直接データ転送よりも情報フローを通じてデータの価値を最大化する傾向にある。 フェデレートラーニング(FL)は、プライバシーを維持しながら協調トレーニングモデルに効果的なアプローチを提供する。 しかし、異なるデータ所有者は、データリソースの量と品質のバリエーションを持つだけでなく、モデルパラメータとトレーニングデータの増加に伴って、データとコンピューティングリソースのミスマッチに直面します。 これらの課題は、データ所有者の参加意欲を妨げ、データアセット化の有効性を低下させる。 本研究では、まず、モデル所有者、データ所有者、コンピューティングセンターを含むリソース分離されたFL環境を特定する。 我々は,3部構成のStackelberg Modelを設計し,グローバルユーティリティを最適化するためのStackelberg-Nash Equilibrium (SNE) を理論的に解析する。 本研究では,データ所有者からグローバルモデルへのデータ品質の寄与を評価することにより,動的最適化機構を設計し,SHEを実現するためのすべての関係者の最適な戦略を導出し,解決する品質対応型動的リソース分離FLアルゴリズム(QD-RDFL)を提案する。 包括的実験により,本手法は関係する3つの関係者の連携を効果的に促進し,グローバルユーティリティとデータ資産価値を最大化することを示す。

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