同盟は違いを作るか?交差Silo連合学習における社会福祉の最大化【JST・京大機械翻訳】

Chen Jianan; Hu Qin; Jiang Honglu

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213423150759 整理番号：22P0290974

同盟は違いを作るか?交差Silo連合学習における社会福祉の最大化【JST・京大機械翻訳】

Alliance Makes Difference? Maximizing Social Welfare in Cross-Silo Federated Learning

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発行年： 2022年02月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2023年07月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

連合学習(FL)の典型的設定の1つとして,クロスサイロFLは,組織が最適マシン学習(ML)モデルを共同訓練することを可能にする。この場合,いくつかの組織は,社会的福祉を低下させる,それらの局所訓練電力を寄与せずに,グローバルモデルを得ることを試みる。本論文では,公共財ゲームとしてクロスサイロFLにおける組織間の相互作用をモデル化し,最大社会福祉がNash均衡において達成されない社会的ジレンマが存在することを理論的に証明した。このジレンマを克服するために,著者らは,社会福祉を最大化するために,多重層マルチアクションゼロDeterminant(MMZD)戦略を採用した。MMZDの助けを借りて,個々の組織は,余分なコストなしで社会福祉を片側的に制御することができる。MMZD戦略がすべての組織によって採用されるので,MMZD戦略を採用してMMZD戦略(MMZDA)を形成する多重組織の事例をさらに研究した。MMZDA戦略は,最大社会福祉の制御を強化することができることを証明した。実験結果は,MMZD戦略が最大の社会福祉を得るために有効であり,MMZDAがより大きな最大値を達成できることを検証した。【JST・京大機械翻訳】

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