Jun, 2024

在联邦学习中实现本地模型和全局模型的公平性

PDF
TL;DR通过引入 EquiFL，增强联邦学习环境中的本地和全局公平性，同时确保准确性和公平性之间的良好平衡，并通过协调机制防止偏见在合作阶段间的传播。在多个基准测试中进行了广泛的实验证明 EquiFL 不仅在每个客户端实现了准确性和公平性之间更好的平衡，还实现了全局公平性，并确保了客户端之间的性能公平分布。此外，我们还展示了 EquiFL 在一个真实的分布式医疗应用数据集中的好处，特别是在预测各个医院地点对患者治疗效果方面。
federated learningfairnessequifllocal optimizationperformance fairness
发现论文，激发创造
  • GLOCALFAIR：联合改善联邦学习中的全局和局部群体公平性

    提出了 GLOCALFAIR，一种可同时改善联合学习中全局和本地群体公平性的客户端 - 服务器协同设计公平性框架，无需敏感统计数据即可实现全局模型公平性，并保持较高的效用和客户公平性。

    Jan, 2024

  • 多维公平联邦学习

    我们提出了一种名为 mFairFL 的方法，通过使用差分乘数构建优化目标，同时实现组公平和客户公平，以解决在隐私不受损失的情况下训练公平的 FL 模型的问题。理论分析证明 mFairFL 有助于模型的公平性，并且基于三个基准数据集的实验评估显示 mFairFL 相对于七个最先进的基准模型具有显著优势。

    Dec, 2023

  • EFFL：缓解马修效应的联邦学习中的平等公正

    提出了一种名为 Egalitarian Fairness Federated Learning (EFFL) 的方法，通过多目标优化问题来实现共享模型训练中的社会公平性，以减轻 Matthew 效应对资源不平等的影响，实现客户间的准确性和决策偏差的均等，同时提高全局模型的性能。

    Sep, 2023

  • 关于联邦学习中隐私、公平性和效用之间的权衡

    为了提高联邦学习系统的公平性，本研究使用了公平度量指标构建本地公平模型，并提出了一种隐私保护的公平联邦学习方法。实验结果表明，隐私保护提高了公平模型的准确性，但在隐私、公平和实用性之间存在权衡。

    Nov, 2023

  • 使用增广拉格朗日方法处理联邦学习中的群体公平性

    该研究提出了一种新的联邦学习算法，专门解决群体公平性问题，该算法在统计异质性和不同数量的客户端存在的情况下，既可以定量又可以定性地改善公平性，并几乎不影响准确度，并且与本地差分隐私兼容，通信成本微不足道。这一算法对于提高敏感应用领域（如医疗保健或刑法司法）的联邦学习系统的公平性和有效性具有重要的潜力。

    Jul, 2023

  • 走向多目标统计公平联邦学习

    本文针对联邦学习领域中的数据隐私和公平性问题，提出了一种能够满足不同统计公平度量的新方法，并进行实验验证其在满足多个目标方面的有效性和鲁棒性。

    Jan, 2022

  • 公平差分隐私联邦学习框架

    通过应用裁剪技巧与高斯机制来解决不包含验证数据的公平差分私有联邦学习框架的可能出现的偏见更新问题，同时审查了隐私和公平性在联邦学习中的相关工作，并强调了 MITIGATE 偏见和确保隐私的最新进展和方法。

    May, 2023

  • 解决联邦学习中的算法差异和性能不一致

    本文提出了一种基于多目标优化的联邦学习框架，通过优化一个最大替代函数将不同本地客户端（数据源）的算法公平性和一致性纳入考虑，以实现最优解的 Pareto 优化来实现公平性和一致性。

    Aug, 2021

  • FedFair^3: 在联邦学习中实现三重公平

    该研究论文提出了一种在联邦学习中实现三重公平性的公平客户选择方法，通过公平的客户选择策略、公平的参与轮数和客户间的公平准确度分布，与现有技术基准相比，在 IID 数据上减少了 18.15% 的准确率差异，在非 IID 数据上减少了 54.78% 的准确率差异，并且平均训练时间减少了 24.36%。

    Jan, 2024

  • 联邦学习中的协作公平性

    研究分布式和联邦学习的合作公平性问题，提出了一种新的协作公平联邦学习框架，利用声誉来强制不同参与者收敛于不同模型，从而在不损害预测性能的情况下实现公平。

    Aug, 2020