Federated learning (FL) enables multiple participants (PTs) to build an aggregate and more powerful learning model without sharing data, thus maintaining data privacy and security. Among the key application scenarios is a competitive market where market shares represent PTs' competitiveness. An understanding of the role of FL in evolving market shares plays a key role in advancing the adoption of FL by PTs. In terms of modeling, we adapt a general economic model to the FL context and introduce two notions of $\delta$-stable market and friendliness to measure the viability of FL and the market acceptability to FL. Further, we address related decision-making issues with FL designer and PTs. First, we characterize the process by which each PT participates in FL as a non-cooperative game and prove its dominant strategy. Second, as an FL designer, the final model performance improvement of each PT should be bounded, which relates to the market conditions of a particular FL application scenario; we give a sufficient and necessary condition $Q$ to maintain the market $\delta$-stability and quantify the friendliness $\kappa$. The condition $Q$ gives a specific requirement while an FL designer allocates performance improvements among PTs. In a typical case of oligopoly, closed-form expressions of $Q$ and $\kappa$ are given. Finally, numerical results are given to show the viability of FL in a wide range of market conditions. Our results help identify optimal PT strategies, the viable operational space of an FL designer, and the market conditions under which FL is especially beneficial.
翻译:联邦学习(FL)使多个参与者能够在不共享数据的情况下建立综合的、更强大的学习模式,从而维护数据隐私和安全。关键应用情景是市场份额代表PT竞争力的竞争性市场。理解FL在不断变化的市场份额中的作用在推动PT采用FL方面发挥着关键作用。在建模方面,我们根据FL的市场条件调整一个总体经济模式,引入两个概念,即美元-美元-稳定的市场,便于衡量FL的可行性和FL的市场可接受性。此外,我们与FL设计者和PT处理相关的决策问题。首先,我们把每个PT参加FL的过程描述为不合作的游戏,并证明其主导战略。第二,作为FL的设计师,每个PT的最后示范性业绩改进应该受约束,这与特定FL应用情景的市场条件有关;我们为维持市值-美元-美元-美元-美元-市价的可接受性能条件和量化相关决策问题。 美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-在标准--一美元-一美元-一美元-一美元-一美元-美元-美元-美元-一美元-美元-一美元-一美元-一美元-美元-美元-美元-美元-美元-一美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-一美元-美元-美元-美元-美元-一美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元--美元-一美元-美元-美元-美元-美元-美元-一美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-一美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-美元-