We consider the problem of achieving fair classification in Federated Learning (FL) under data heterogeneity. Most of the approaches proposed for fair classification require diverse data that represent the different demographic groups involved. In contrast, it is common for each client to own data that represents only a single demographic group. Hence the existing approaches cannot be adopted for fair classification models at the client level. To resolve this challenge, we propose several aggregation techniques. We empirically validate these techniques by comparing the resulting fairness metrics and accuracy on CelebA, UTK, and FairFace datasets.


翻译:我们考虑了在联邦学习联合会(FL)中实现数据差异的公平分类问题,为公平分类而提出的大多数方法都需要代表不同人口群体的不同数据,而每个客户通常只拥有代表单一人口群体的数据,因此无法在客户一级采用公平分类模式。为了解决这一挑战,我们建议采用几种汇总技术。我们通过比较CelebA、UTK和Fair Face数据集的公平度量和准确性,对这些技术进行经验验证。

0
下载
关闭预览

相关内容

最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月11日
Arxiv
0+阅读 · 2022年2月9日
Arxiv
10+阅读 · 2021年3月30日
Arxiv
4+阅读 · 2021年1月14日
Arxiv
3+阅读 · 2020年5月1日
One-Shot Federated Learning
Arxiv
9+阅读 · 2019年3月5日
VIP会员
相关VIP内容
最新《联邦学习Federated Learning》报告,Federated Learning
专知会员服务
86+阅读 · 2020年12月2日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员