論文の概要: Global Group Fairness in Federated Learning via Function Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15163v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 12:42:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:21:37.491917
• Title: Global Group Fairness in Federated Learning via Function Tracking
• Title（参考訳）: 関数追跡によるフェデレーション学習におけるグローバルグループフェアネス
• Authors: Yves Rychener, Daniel Kuhn, Yifan Hu,
• Abstract要約: 最大平均離散性(MMD)に基づくグローバルフェアネス正規化器の関数追跡方式を提案する。 このスキームは、厳密な収束保証を維持しながら、ほとんどのフェデレーション付き学習アルゴリズムにシームレスに統合される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.879649041822779
• License:
• Abstract: We investigate group fairness regularizers in federated learning, aiming to train a globally fair model in a distributed setting. Ensuring global fairness in distributed training presents unique challenges, as fairness regularizers typically involve probability metrics between distributions across all clients and are not naturally separable by client. To address this, we introduce a function-tracking scheme for the global fairness regularizer based on a Maximum Mean Discrepancy (MMD), which incurs a small communication overhead. This scheme seamlessly integrates into most federated learning algorithms while preserving rigorous convergence guarantees, as demonstrated in the context of FedAvg. Additionally, when enforcing differential privacy, the kernel-based MMD regularization enables straightforward analysis through a change of kernel, leveraging an intuitive interpretation of kernel convolution. Numerical experiments confirm our theoretical insights.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,分散環境でのグローバルフェアモデルのトレーニングを目的とした,連合学習におけるグループフェアネス正則化について検討する。 分散トレーニングにおけるグローバルフェアネスの確保にはユニークな課題が伴う。 そこで本稿では,MMD(Maximum Mean Discrepancy)に基づくグローバルフェアネス正規化器の関数追跡方式を提案する。 このスキームは、FedAvgの文脈で示されているように、厳密な収束保証を維持しながら、ほとんどのフェデレーション付き学習アルゴリズムにシームレスに統合される。 さらに、差分プライバシーを強制する場合、カーネルベースのMDD正規化は、カーネルの変更による簡単な解析を可能にし、カーネルの畳み込みの直感的な解釈を活用する。 数値実験は我々の理論的な洞察を裏付ける。

関連論文リスト

• Distribution-Free Fair Federated Learning with Small Samples [54.63321245634712]
  FedFaiREEは、分散化された環境で分散のないフェアラーニングのために小さなサンプルで開発された後処理アルゴリズムである。 公正性と精度の両面において厳密な理論的保証を提供し,実験結果により,提案手法の堅牢な実証検証を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-25T17:37:53Z)
• Adaptive Global-Local Representation Learning and Selection for Cross-Domain Facial Expression Recognition [54.334773598942775]
  ドメインシフトは、クロスドメイン顔表情認識(CD-FER)において重要な課題となる 適応的グローバルローカル表現学習・選択フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T02:21:41Z)
• Feature Norm Regularized Federated Learning: Transforming Skewed Distributions into Global Insights [16.039822050613022]
  本研究は,FNR-FLアルゴリズムを紹介する。 FNR-FLは、非I.D.シナリオにおけるモデルの精度と収束を高めるために、クラス平均特徴ノルムを取り入れている。 その結果,FNR-FLの精度は66.24%向上し,トレーニング時間は11.40%低下した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T03:09:37Z)
• Dynamic Fair Federated Learning Based on Reinforcement Learning [19.033986978896074]
  フェデレートラーニングは、ローカルデータサンプルを共有することなく、デバイスのグループ間でグローバルモデルの協調トレーニングと最適化を可能にする。 DQFFLと呼ばれる強化学習を伴う動的qフェアネスフェデレーション学習アルゴリズムを提案する。 我々のDQFFLは、全体的な性能、公平性、収束速度において最先端の手法より優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-02T03:05:40Z)
• Federated Learning as Variational Inference: A Scalable Expectation Propagation Approach [66.9033666087719]
  本稿では,推論の視点を拡張し,フェデレート学習の変分推論の定式化について述べる。 我々は、FedEPを標準フェデレーション学習ベンチマークに適用し、収束速度と精度の両方において、強いベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T17:58:11Z)
• FedRC: Tackling Diverse Distribution Shifts Challenge in Federated Learning by Robust Clustering [4.489171618387544]
  Federated Learning(FL)は、エッジデバイス上でクライアントデータを保持することによって、プライバシを保護する機械学習パラダイムである。 本稿では,多様な分布シフトの同時発生による学習課題を特定する。 提案するクラスタリングの原理に従う新しいクラスタリングアルゴリズムフレームワークであるFedRCを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-29T06:50:45Z)
• Beyond ADMM: A Unified Client-variance-reduced Adaptive Federated Learning Framework [82.36466358313025]
  我々はFedVRAと呼ばれる原始二重FLアルゴリズムを提案し、このアルゴリズムはグローバルモデルの分散還元レベルとバイアスを適応的に制御することができる。 半教師付き画像分類タスクに基づく実験は,既存の手法よりもFedVRAの方が優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-03T03:27:51Z)
• DRFLM: Distributionally Robust Federated Learning with Inter-client Noise via Local Mixup [58.894901088797376]
  連合学習は、生データをリークすることなく、複数の組織のデータを使用してグローバルモデルをトレーニングするための有望なアプローチとして登場した。 上記の2つの課題を同時に解決するための一般的な枠組みを提案する。 我々は、ロバストネス解析、収束解析、一般化能力を含む包括的理論的解析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-16T08:08:29Z)
• Unified Group Fairness on Federated Learning [22.143427873780404]
  フェデレートラーニング(FL)は、グローバルモデルが分散クライアントのプライベートデータに基づいてトレーニングされる、重要な機械学習パラダイムとして登場した。 近年の研究では、顧客間の公平性に焦点が当てられているが、センシティブな属性(例えば、性別や人種)によって形成される異なるグループに対する公正性は無視されている。 本稿では,G-DRFA (Group Distributionally Robust Federated Averaging) と呼ばれる新しいFLアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-09T08:21:38Z)
• Decentralized Local Stochastic Extra-Gradient for Variational Inequalities [125.62877849447729]
  我々は、不均一(非IID)で多くのデバイスに分散する問題データを持つ領域上での分散変分不等式(VIs)を考察する。 我々は、完全に分散化された計算の設定を網羅する計算ネットワークについて、非常に一般的な仮定を行う。 理論的には, モノトン, モノトンおよび非モノトンセッティングにおける収束速度を理論的に解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T17:45:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。