Demystifying Local and Global Fairness Trade-offs in Federated Learning Using Partial Information Decomposition

Core Concepts

Information-theoretic perspective reveals trade-offs between global and local fairness in Federated Learning.

Abstract

Abstract:

Information-theoretic approach to group fairness trade-offs in Federated Learning (FL).
Lack of understanding on global and local fairness interplay in FL.

Introduction:

FL framework overview and importance of fairness.
Distinction between global and local fairness.

Main Contributions:

Partial Information Decomposition (PID) identifies sources of unfairness.
Fundamental limits on trade-offs between global and local fairness.
Accuracy and Global-Local Fairness Optimality Problem (AGLFOP) introduced.

Preliminaries:

Notations and FL objective.
Background on PID and its components.

Main Results:

Formalization of Global and Local Disparity.
Decomposition of Disparities into Unique, Redundant, and Masked.

Optimization Framework:

AGLFOP formulation and its convex nature.

Experimental Demonstration:

Trade-off Pareto frontiers for accuracy and fairness.
PID analysis on synthetic and Adult datasets.

Discussion:

Implications for disparity mitigation and policy decisions.

References:

Relevant works on fairness and FL.

Stats

Diese Arbeit präsentiert eine informationstheoretische Perspektive auf Gruppenfairness-Trade-offs im Federated Learning (FL).
Es besteht ein Mangel an Verständnis für das Zusammenspiel von globaler und lokaler Fairness im FL.
Die Partial Information Decomposition (PID) identifiziert Quellen von Ungerechtigkeit.

Quotes

"Es besteht ein Mangel an Verständnis für das Zusammenspiel von globaler und lokaler Fairness im FL."
"Die Partial Information Decomposition (PID) identifiziert Quellen von Ungerechtigkeit."

Key Insights Distilled From

Demystifying Local and Global Fairness Trade-offs in Federated Learning Using Partial Information Decomposition

by Faisal Hamma... at arxiv.org 03-06-2024

https://arxiv.org/pdf/2307.11333.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse dieser Arbeit zur Verbesserung der Fairness in anderen ML-Bereichen angewendet werden

Die Erkenntnisse dieser Arbeit können auf verschiedene Weisen zur Verbesserung der Fairness in anderen ML-Bereichen angewendet werden. Zum einen können die Konzepte der Unique, Redundant und Masked Disparity dazu beitragen, die Quellen von Ungerechtigkeit in Modellen zu identifizieren und gezielte Maßnahmen zur Verbesserung der Fairness zu ergreifen. Durch die Anwendung von Partial Information Decomposition (PID) können Forscher und Praktiker ein tieferes Verständnis für die Interaktionen zwischen globaler und lokaler Fairness gewinnen und entsprechende Maßnahmen zur Verbesserung der Fairness ergreifen. Darüber hinaus kann das entwickelte Optimierungsframework, das die Trade-offs zwischen Genauigkeit und Fairness quantifiziert, als Leitfaden für die Entwicklung von Fairness-Metriken und -Modellen in anderen ML-Bereichen dienen. Durch die Anwendung dieser Erkenntnisse können Forscher und Praktiker dazu beitragen, fairere und transparentere ML-Modelle in verschiedenen Anwendungsgebieten zu entwickeln.

Gibt es Gegenargumente, die die Bedeutung der globalen und lokalen Fairness in Frage stellen

Gegenargumente, die die Bedeutung der globalen und lokalen Fairness in Frage stellen könnten, könnten auf bestimmten Annahmen oder Kontexten basieren. Ein mögliches Gegenargument könnte sein, dass die Betonung von globaler oder lokaler Fairness zu stark auf bestimmten Aspekten der Daten oder des Modells liegt und möglicherweise andere wichtige Faktoren vernachlässigt. Ein weiteres Gegenargument könnte sein, dass die Unterscheidung zwischen globaler und lokaler Fairness zu komplex ist und die Implementierung und Überwachung von Fairness in ML-Modellen erschwert. Ein weiteres Gegenargument könnte sein, dass die Betonung von Fairness möglicherweise zu Lasten der Modellgenauigkeit geht und somit die Leistungsfähigkeit der Modelle beeinträchtigt. Trotz dieser Gegenargumente ist es wichtig zu betonen, dass die Berücksichtigung von globaler und lokaler Fairness entscheidend ist, um sicherzustellen, dass ML-Modelle gerecht und diskriminierungsfrei sind und die Bedürfnisse aller Benutzer angemessen berücksichtigen.

Wie können informationstheoretische Ansätze in anderen Bereichen der Informatik genutzt werden, um komplexe Probleme zu lösen

Informationstheoretische Ansätze können in anderen Bereichen der Informatik genutzt werden, um komplexe Probleme zu lösen, insbesondere in Bezug auf die Analyse von Daten, die Modellierung von Systemen und die Entwicklung von Algorithmen. Zum Beispiel können informationstheoretische Konzepte in der Datenkompression eingesetzt werden, um effiziente Methoden zur Reduzierung der Datenmenge zu entwickeln. In der Signalverarbeitung können informationstheoretische Maße verwendet werden, um die Informationsübertragung in Kommunikationssystemen zu optimieren. Darüber hinaus können informationstheoretische Ansätze in der Kryptographie eingesetzt werden, um sichere Verschlüsselungstechniken zu entwickeln. Durch die Anwendung von informationstheoretischen Prinzipien können Forscher und Ingenieure komplexe Probleme analysieren, verstehen und lösen, indem sie die zugrunde liegenden Informationsstrukturen und -muster identifizieren und nutzen.