論文の概要: Incentive-Based Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14208v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 01:29:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.670818
• Title: Incentive-Based Federated Learning
• Title（参考訳）: インセンティブに基づくフェデレーションラーニング
• Authors: Chanuka A. S. Hewa Kaluannakkage, Rajkumar Buyya,
• Abstract要約: フェデレーション学習は、データのプライバシを損なうことなく、協調的なモデルトレーニングを可能にすることによって、機械学習に革命をもたらすことを約束する。 しかし、実践的な適応性は、参加ジレンマのような重要な要因によって制限される。 本章では,連合学習システムにおけるインセンティブのメカニズムを設計する上での根本的な課題について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.23840462167471
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning promises to revolutionize machine learning by enabling collaborative model training without compromising data privacy. However, practical adaptability can be limited by critical factors, such as the participation dilemma. Participating entities are often unwilling to contribute to a learning system unless they receive some benefits, or they may pretend to participate and free-ride on others. This chapter identifies the fundamental challenges in designing incentive mechanisms for federated learning systems. It examines how foundational concepts from economics and game theory can be applied to federated learning, alongside technology-driven solutions such as blockchain and deep reinforcement learning. This work presents a comprehensive taxonomy that thoroughly covers both centralized and decentralized architectures based on the aforementioned theoretical concepts. Furthermore, the concepts described are presented from an application perspective, covering emerging industrial applications, including healthcare, smart infrastructure, vehicular networks, and blockchain-based decentralized systems. Through this exploration, this chapter demonstrates that well-designed incentive mechanisms are not merely optional features but essential components for the practical success of federated learning. This analysis reveals both the promising solutions that have emerged and the significant challenges that remain in building truly sustainable, fair, and robust federated learning ecosystems.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、データのプライバシを損なうことなく、協調的なモデルトレーニングを可能にすることによって、機械学習に革命をもたらすことを約束する。 しかし、実践的な適応性は、参加ジレンマのような重要な要因によって制限される。 参加するエンティティは、何らかの利益が得られない限り、学習システムへの貢献を望まない場合が多い。 本章では,連合学習システムにおけるインセンティブのメカニズムを設計する上での根本的な課題について述べる。 ブロックチェーンや深層強化学習といった技術駆動型ソリューションとともに、経済学やゲーム理論の基本的な概念が、フェデレーション学習にどのように適用できるかを検討する。 この研究は、上記の理論概念に基づいて、集中型アーキテクチャと分散型アーキテクチャの両方を包括的に網羅する包括的分類を提示する。 さらに、説明されている概念は、医療、スマートインフラストラクチャ、車載ネットワーク、ブロックチェーンベースの分散システムなど、新興産業アプリケーションをカバーする、アプリケーションの観点から提示される。 この研究を通じて、この章は、十分に設計されたインセンティブメカニズムは単なるオプション機能ではなく、フェデレートラーニングの実践的成功に不可欠な要素であることを示した。 この分析は、実現した有望なソリューションと、真に持続可能で公正で堅牢なフェデレーション学習エコシステムを構築する上で残る重要な課題の両方を明らかにします。

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