論文の概要: Accurate Target Privacy Preserving Federated Learning Balancing Fairness and Utility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26841v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 07:14:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-03 17:52:15.86393
• Title: Accurate Target Privacy Preserving Federated Learning Balancing Fairness and Utility
• Title（参考訳）: フェアネスとユーティリティのバランスをとるフェデレーション学習のための正確なターゲットプライバシ
• Authors: Kangkang Sun, Jun Wu, Minyi Guo, Jianhua Li, Jianwei Huang,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データ共有なしで協調的なモデルトレーニングを可能にする。 我々は、この多目的最適化をゼロサムゲームに変換する微分プライベートフェアFLアルゴリズムを導入する。 我々の理論的分析は、驚くべき逆関係、すなわちより厳格なプライバシー保護が、人口統計バイアスを検出し修正するシステムの能力を制限していることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.676852732262407
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) enables collaborative model training without data sharing, yet participants face a fundamental challenge, e.g., simultaneously ensuring fairness across demographic groups while protecting sensitive client data. We introduce a differentially private fair FL algorithm (\textit{FedPF}) that transforms this multi-objective optimization into a zero-sum game where fairness and privacy constraints compete against model utility. Our theoretical analysis reveals a surprising inverse relationship, i.e., stricter privacy protection fundamentally limits the system's ability to detect and correct demographic biases, creating an inherent tension between privacy and fairness. Counterintuitively, we prove that moderate fairness constraints initially improve model generalization before causing performance degradation, where a non-monotonic relationship that challenges conventional wisdom about fairness-utility tradeoffs. Experimental validation demonstrates up to 42.9 % discrimination reduction across three datasets while maintaining competitive accuracy, but more importantly, reveals that the privacy-fairness tension is unavoidable, i.e., achieving both objectives simultaneously requires carefully balanced compromises rather than optimization of either in isolation. The source code for our proposed algorithm is publicly accessible at https://github.com/szpsunkk/FedPF.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データ共有なしで協調的なモデルトレーニングを可能にするが、参加者は基本的な課題に直面している。 我々は,この多目的最適化を,公平性とプライバシ制約がモデルユーティリティと競合するゼロサムゲームに変換する,微分プライベートフェアFLアルゴリズム(\textit{FedPF})を導入する。 我々の理論的分析は、驚くべき逆関係、すなわち、より厳格なプライバシー保護は、システムの人口統計バイアスを検出し修正する能力を根本的に制限し、プライバシーと公平性の間に固有の緊張を生じさせる。 非単調な関係で、フェアネスとユーティリティのトレードオフに関する従来の知恵に挑戦する。 実験による検証は、競争精度を維持しながら3つのデータセット間で最大42.9%の差別削減を実証するが、より重要なのは、プライバシーと公正性の緊張は避けられないこと、すなわち、両方の目標を同時に達成するためには、どちらを単独で最適化するのではなく、慎重にバランスのとれた妥協が必要であることを明らかにする。 提案アルゴリズムのソースコードはhttps://github.com/szpsunkk/FedPFで公開されている。

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