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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14588v2
• Date: Tue, 11 Feb 2025 09:03:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:03:41.066624
• 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。 まず,3つの関係者を巻き込んだ資源分離FLの枠組みを提案する。 次に,QD-RDFL(Quality-Aware Dynamic Resources-Decoupled FL Algorithm)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 the circulation of information rather than direct data transfer. Federated learning (FL) provides an effective approach to collaborative training models while preserving privacy. However, as model parameters and training data grow, there are not only real differences in data resources between different data owners, but also mismatches between data and computing resources. These challenges lead to inadequate collaboration among data owners, compute centers, and model owners, reducing the global utility of the three parties and the effectiveness of data assetization. In this work, we first propose a framework for resource-decoupled FL involving three parties. Then, we design a Tripartite Stackelberg Model and theoretically analyze the Stackelberg-Nash equilibrium (SNE) for participants to optimize global utility. Next, 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 SNE using backward induction. We also design a dynamic optimization mechanism to improve the optimal strategy profile by evaluating the contribution of data quality from data owners to the global model during real training. Finally, our extensive experiments demonstrate that our method effectively encourages the linkage of the three parties involved, maximizing the global utility and value of data assets.
• 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の流通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、モデルパラメータとトレーニングデータの増加に伴い、異なるデータオーナ間のデータリソースに本当の違いがあるだけでなく、データとコンピューティングリソース間のミスマッチがある。 これらの課題は、データオーナ、計算センタ、モデルオーナ間の不適切なコラボレーションにつながります。 本研究は,まず,3つの関係者が関与する資源分離FLの枠組みを提案する。 次に,3部構成のStackelbergモデルの設計を行い,グローバルなユーティリティを最適化するためのStackelberg-Nash平衡(SNE)を理論的に解析する。 次に,QD-RDFL(Quality-Aware Dynamic Resources-Decoupled FL algorithm)を提案する。 また、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、最適な戦略プロファイルを改善するための動的最適化機構を設計する。 最後に,本手法が関係する3つの関係者の連携を効果的に促進し,データ資産のグローバルな有用性と価値を最大化することを示す。

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