Federated Learning: Balancing Privacy and Accuracy

Concepts de base

Collaborative federated learning protocols must balance privacy guarantees and model accuracy to be mutually beneficial for all participants.

Résumé

The article explores the trade-off between privacy and accuracy in federated learning. It discusses necessary conditions for mutually beneficial protocols and optimal strategies for maximizing total client utility or end-model accuracy. The study covers mean estimation and convex stochastic optimization tasks, considering differential privacy and local data reconstruction loss. The framework includes federated learning protocols, client evaluations, utility functions, and server objectives. The analysis reveals insights into the impact of noise levels, privacy concerns, and accuracy preferences on collaborative learning effectiveness.

1. Introduction

• Interest in collaborative learning due to data diversity.
• Federated learning enables distributed training.
• Privacy concerns in collaborative protocols.

2. Related Work

• Accuracy-privacy trade-off in federated learning.
• Privacy-related incentives and data valuation.
• Other incentives in federated learning.

3. General Framework

• Analysis of accuracy-privacy trade-off.
• Federated learning protocol details.
• Clients' evaluations and utility functions.
• Server's objectives and participation constraints.

4. Feasibility of Collaboration

• Quantitative exploration of mean estimation and stochastic optimization.
• Privacy protection mechanisms and utility functions.
• Necessary and sufficient conditions for mutually beneficial protocols.

5. Optimal Protocols for Utility

• Maximizing total client utility in federated learning.
• Comparison of symmetric and personalized protocols.
• Empirical findings on protocol effectiveness.

6. Optimal Protocols for Accuracy

• Maximizing end-model accuracy in federated learning.
• Comparison of symmetric and personalized solutions.
• Experimental results on protocol effectiveness.

Stats

Cross-silo federated learning allows accurate ML models.
Privacy defenses undermine model accuracy benefits.
FL protocols need to balance privacy guarantees and accuracy.
Necessary and sufficient conditions for mutually beneficial protocols.
Optimal noise levels for maximizing utility in collaborative learning.

Citations

"Collaboration becomes profitable with optimal noise levels."
"Personalized protocols are more beneficial than symmetric ones."
"In the limit, collaboration is profitable for large numbers of participants."

Idées clés tirées de

Provable Mutual Benefits from Federated Learning in Privacy-Sensitive Domains

by Nikita Tsoy,... à arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06672.pdf

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