論文の概要: Right Reward Right Time for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.07869v1
• Date: Mon, 10 Mar 2025 21:36:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 15:44:44.962470
• Title: Right Reward Right Time for Federated Learning
• Title（参考訳）: フェデレーションラーニングのための正しいリワード時間
• Authors: Thanh Linh Nguyen, Dinh Thai Hoang, Diep N. Nguyen, Quoc-Viet Pham,
• Abstract要約: フェデレートラーニングにおけるクリティカルラーニング期間(Critical Learning periods, CLP)とは、モデル所有者が所有するグローバルモデルの学習性能を恒久的に損なうような、低品質なコントリビューションの初期段階を指す。 我々は、特にCLPにおいて、クライアントの関与を促すために、R3T(Right Reward Right Time)と呼ばれるタイムアウェアインセンティブメカニズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.685931073235846
• License:
• Abstract: Critical learning periods (CLPs) in federated learning (FL) refer to early stages during which low-quality contributions (e.g., sparse training data availability) can permanently impair the learning performance of the global model owned by the model owner (i.e., the cloud server). However, strategies to motivate clients with high-quality contributions to join the FL training process and share trained model updates during CLPs remain underexplored. Additionally, existing incentive mechanisms in FL treat all training periods equally, which consequently fails to motivate clients to participate early. Compounding this challenge is the cloud's limited knowledge of client training capabilities due to privacy regulations, leading to information asymmetry. Therefore, in this article, we propose a time-aware incentive mechanism, called Right Reward Right Time (R3T), to encourage client involvement, especially during CLPs, to maximize the utility of the cloud in FL. Specifically, the cloud utility function captures the trade-off between the achieved model performance and payments allocated for clients' contributions, while accounting for clients' time and system capabilities, efforts, joining time, and rewards. Then, we analytically derive the optimal contract for the cloud and devise a CLP-aware mechanism to incentivize early participation and efforts while maximizing cloud utility, even under information asymmetry. By providing the right reward at the right time, our approach can attract the highest-quality contributions during CLPs. Simulation and proof-of-concept studies show that R3T increases cloud utility and is more economically effective than benchmarks. Notably, our proof-of-concept results show up to a 47.6% reduction in the total number of clients and up to a 300% improvement in convergence time while reaching competitive test accuracies compared with incentive mechanism benchmarks.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)における臨界学習期間(Critical Learning periods, CLP)とは、低品質なコントリビューション(sparse training data availability)がモデル所有者(すなわちクラウドサーバ)が所有するグローバルモデルの学習性能を恒久的に損なうことができる早期段階を指す。 しかし、高品質なコントリビューションで顧客をモチベーションし、FLトレーニングプロセスに参加し、CLP中にトレーニングされたモデル更新を共有する戦略はまだ未定である。 さらに、FLの既存のインセンティブメカニズムは、すべてのトレーニング期間を平等に扱うため、結果としてクライアントが早期に参加する動機付けに失敗する。 この課題を複雑にしているのは、プライバシ規制によるクライアントトレーニング能力に関するクラウドの限られた知識であり、情報の非対称性につながります。 そこで本稿では,クライアントの関与,特にCLPにおいて,FLにおけるクラウドの有用性を最大化するために,R3T(Right Reward Right Time)と呼ばれるタイムアウェアインセンティブ機構を提案する。 具体的には、クラウドユーティリティ機能は、達成されたモデルパフォーマンスとクライアントのコントリビューションに割り当てられた支払いとの間のトレードオフを捉え、クライアントの時間とシステム能力、努力、参加時間、報酬を考慮に入れます。 そして,クラウドの最適契約を解析的に導出し,情報非対称性の下でも,クラウド利用を最大化しつつ,早期参加と努力を動機付けるCLP対応メカニズムを考案する。 適切なタイミングで適切な報酬を提供することで、私たちのアプローチは、CLP中に高品質なコントリビューションを引き付けることができます。 シミュレーションと概念実証研究は、R3Tがクラウドの有用性を高め、ベンチマークよりも経済的に効果的であることを示している。 特に, 概念実証の結果は, インセンティブ機構ベンチマークと比較して, クライアント数の47.6%削減, コンバージェンス時間300%改善, 競争力試験精度の向上に寄与した。

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