Fugu-MT 論文翻訳(概要): Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism -- a Federated Learning Scheme with Convergence Analysis

論文の概要: Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism -- a Federated Learning Scheme with Convergence Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10701v1
Date: Thu, 15 Jan 2026 18:55:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-01-16 19:43:19.284319
Title: Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism -- a Federated Learning Scheme with Convergence Analysis
Title（参考訳）: コミュニケーション効率とプライバシ適応メカニズム - 収束分析を用いたフェデレーション学習方式
Authors: Chun Hei Michael Shiu, Chih Wei Ling,
Abstract要約: フェデレートされた学習は、複数のパーティが、自身の基盤となるデータを共有することなく、共同で学習モデルをトレーニングすることを可能にする。最近の研究は、CEPAM(Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism)と呼ばれる新しいアプローチを導入している。 CEPAMのプライバシー保証と収束特性を理論的に解析する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.726777092009554
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated learning enables multiple parties to jointly train learning models without sharing their own underlying data, offering a practical pathway to privacy-preserving collaboration under data-governance constraints. Continued study of federated learning is essential to address key challenges in it, including communication efficiency and privacy protection between parties. A recent line of work introduced a novel approach called the Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism (CEPAM), which achieves both objectives simultaneously. CEPAM leverages the rejection-sampled universal quantizer (RSUQ), a randomized vector quantizer whose quantization error is equivalent to a prescribed noise, which can be tuned to customize privacy protection between parties. In this work, we theoretically analyze the privacy guarantees and convergence properties of CEPAM. Moreover, we assess CEPAM's utility performance through experimental evaluations, including convergence profiles compared with other baselines, and accuracy-privacy trade-offs between different parties.
Abstract（参考訳）: フェデレーション学習は、複数のパーティが自身の基盤となるデータを共有することなく、学習モデルを共同でトレーニングすることを可能にし、データガバナンスの制約の下で、プライバシ保護コラボレーションの実践的な経路を提供する。連帯学習の継続的な研究は、当事者間のコミュニケーション効率やプライバシー保護など、その重要な課題に対処するために不可欠である。最近の研究は、CEPAM(Communication-Efficient and Privacy-Adaptable Mechanism)と呼ばれる新しいアプローチを導入し、両方の目的を同時に達成している。 CEPAMは、量子化誤差が所定のノイズと等価であるランダム化されたベクトル量子化器(RSUQ)を利用しており、当事者間のプライバシー保護をカスタマイズすることができる。本研究では,CEPAMのプライバシー保証と収束特性を理論的に解析する。さらに, CEPAM の実用性評価は, コンバージェンスプロファイルを他のベースラインと比較し, 異なるパーティ間での精度・プライバシトレードオフなど, 実験的評価によって評価する。

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