Sep, 2023
降低异构设备中联邦学习的群体偏差
Mitigating Group Bias in Federated Learning for Heterogeneous Devices
Khotso Selialia, Yasra Chandio, Fatima M. Anwar
TL;DR我们提出了一个群体公平的联邦学习框架，旨在在保护隐私和没有资源利用开销的情况下，减少群体偏见。我们通过利用平均条件概率来计算由异构训练数据得出的跨领域群体重要性权重，使用修改的乘法权重更新方法来优化表现最差的群体的性能。此外，我们提出了正则化技术来最小化最差和最好表现群体之间的差异，同时通过阈值机制确保在减少偏见和群体表现下降之间取得平衡。我们对人类情绪识别和图像分类基准进行了评估，以评估我们的框架在实际异构环境中的公平决策能力。