Federated Linear Contextual Bandits with Heterogeneous Clients: A Novel Approach for Collaborative Learning Among Diverse Clients

Core Concepts

Introducing a new approach for federated bandits for heterogeneous clients, enabling collaborative learning and regret reduction.

Abstract

分散システムから生成されたデータの増加により、協力的でプライベートなバンディット学習の需要が高まっている。従来の方法では、すべてのクライアントが同じ基本バンディットモデルを共有する必要があったが、新しいアプローチでは異種クライアント向けにクラスタリングを導入し、非自明なサブリニアリグレットと通信コストを実現している。この手法は、異なる最適ポリシーを持つクライアント集団においても効果的であり、通信プロトコルの制約に対処している。

Stats

75 clients and 41284 interactions in the LastFM dataset.
T0 = 5000, λ = 0.1, δ = 0.1 in the synthetic dataset.
d = 25, K = 1000 in the synthetic dataset.
N = 50, M = 5, T = 3000 in the synthetic dataset.

Quotes

"Almost all previous works rely on strong assumptions of client homogeneity, greatly restricting the application of federated bandit learning." - Ethan Blaser
"Our proposed algorithm achieves non-trivial sub-linear regret and communication cost for all clients." - Chuanhao Li
"In reality, clients can have diverse objectives, resulting in different optimal policies." - Hongning Wang

Key Insights Distilled From

Federated Linear Contextual Bandits with Heterogeneous Clients

by Ethan Blaser... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00116.pdf

Deeper Inquiries

質問1

フェデレーテッドバンディット学習を個々のクライアントレベルで非同期通信をサポートするように適応させる方法は何ですか？
回答1：
個々のクライアントレベルで非同期通信をサポートするために、フェデレーテッドバンディット学習システムでは、各クライアントが自身のタイミングで情報を共有し、協力的な学習を進めることが重要です。これを実現するためには、各クライアントが更新された情報や統計量などを一時的に保存しておき、必要な際に中央サーバーへ送信する仕組みが必要です。また、優先度付きキューなどの構造を導入して、異なるクライアント間での協力や情報共有の順序付けも重要です。

質問2

フェデレーテッド学習システムで意思決定権限をクライアント側に移すことの影響は何ですか？
回答2：
フェデレーテッド学習システムで意思決定権限をクライアント側に移すことは、参加者全体がより主体的かつ積極的に参加しやすくなります。それぞれのクライアントが自ら最善の行動方針や戦略を選択しやすくなります。また、分散型システム内で個々のエージェントが持つ知識や視点から得られる多様性も活用されていく可能性があります。

質問3

メカニズム設計原則はフェデレーテッドバンディット学習システム内で信頼と参加促進するためにどのように適用されますか？
回答3：
メカニズム設計原則はフェデレーテッドバンディット学習システム内で信頼と参加促進するために重要です。例えば、「誰も得しない」ゲーム理論からインセンティブ設計手法までもっていくことが考えられます。この手法では各エージェント（クライアント）へ正当化されたインセンティブ提供し合作行動奨励します。