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본 논문은 분산된 데이터 환경에서 발생하는 클라이언트 간 불공정성 문제를 해결하기 위해 FedPCD라는 새로운 연합 최적화 프레임워크를 제안합니다. FedPCD는 글로벌 최적화 목표를 유지하면서도, 클라이언트 성능을 보호하는 최소한의 보정만을 허용하여 공정성을 확보했습니다.
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원문 바로가기연합 학습(FL)은 분산된 클라이언트 데이터로부터 공유된 전역 모델을 최적화하는 것을 목표로 합니다. 이 과정은 평균 성능에는 효과적이지만, 특히 통계적으로 이질적인 데이터 분포 하에서는 클라이언트 간에 불공정한 성능을 초래할 수 있습니다. 기존의 공정성 인식 및 다중 목적 FL 방법들은 클라이언트 재가중치 부여(re-weighting), 그래디언트 보정(gradient correction) 또는 공통 하강(common-descent) 공식화를 통해 이를 해결하지만, 종종 전역 최적화 방향을 변경하거나 클라이언트 목표들을 대칭적으로 취급합니다. 본 논문에서는 글로벌 최적화 목적과 클라이언트 보호를 분리하는 우선순위 제약 기반 연합 최적화 프레임워크인 FedPCD를 제안합니다. FedPCD는 기존의 연합 집계(federated aggregate)를 주요 목표로 유지하면서, 클라이언트 성능 제약을 충족하는 데 필요한 최소한의 보정만을 허용합니다. 이질적인 FL 벤치마크 전반에 걸쳐, FedPCD는 최신 기술 기반 모델들을 일관되게 능가하며, 모든 구성에서 가장 높은 글로벌 정확도를 달성하고 거의 모든 경우에서 최악의 10% 클라이언트 정확도에서도 선두를 차지합니다. 또한 FedPCD는 글로벌 정확도와 클라이언트 성능 변동성 사이의 경쟁적인 트레이드오프(trade-off)를 보존합니다. 이러한 트레이드오프 외에도, FedPCD는 더 빠른 경험적 수렴을 보여주며, 훨씬 적은 통신 라운드로 일치하거나 그 이상의 성능에 도달합니다.