論文の概要: An On-Device Federated Learning Approach for Cooperative Model Update between Edge Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.12301v5
• Date: Sun, 27 Jun 2021 14:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-28 08:15:34.877458
• Title: An On-Device Federated Learning Approach for Cooperative Model Update between Edge Devices
• Title（参考訳）: エッジデバイス間の協調モデル更新のためのオンデバイス連合学習手法
• Authors: Rei Ito, Mineto Tsukada, Hiroki Matsutani
• Abstract要約: エッジデバイスが実行時に入力データをトレーニングしてモデルを更新するように、オンデバイス学習に基づくニューラルネットワークアプローチが最近提案されている。 本稿では,OS-ELMに着目して,最近のサンプルに基づいてモデルを逐次訓練し,異常検出のためのオートエンコーダと組み合わせる。 デバイス上でのフェデレーション学習のために拡張し、エッジデバイスがトレーニングされた結果を交換し、他のエッジデバイスから収集したデータを使用してモデルを更新できるようにします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.99321624683618
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most edge AI focuses on prediction tasks on resource-limited edge devices while the training is done at server machines. However, retraining or customizing a model is required at edge devices as the model is becoming outdated due to environmental changes over time. To follow such a concept drift, a neural-network based on-device learning approach is recently proposed, so that edge devices train incoming data at runtime to update their model. In this case, since a training is done at distributed edge devices, the issue is that only a limited amount of training data can be used for each edge device. To address this issue, one approach is a cooperative learning or federated learning, where edge devices exchange their trained results and update their model by using those collected from the other devices. In this paper, as an on-device learning algorithm, we focus on OS-ELM (Online Sequential Extreme Learning Machine) to sequentially train a model based on recent samples and combine it with autoencoder for anomaly detection. We extend it for an on-device federated learning so that edge devices can exchange their trained results and update their model by using those collected from the other edge devices. This cooperative model update is one-shot while it can be repeatedly applied to synchronize their model. Our approach is evaluated with anomaly detection tasks generated from a driving dataset of cars, a human activity dataset, and MNIST dataset. The results demonstrate that the proposed on-device federated learning can produce a merged model by integrating trained results from multiple edge devices as accurately as traditional backpropagation based neural networks and a traditional federated learning approach with lower computation or communication cost.
• Abstract（参考訳）: ほとんどのエッジAIは、トレーニングがサーバマシンで行われる間、リソース制限されたエッジデバイス上の予測タスクに焦点を当てている。 しかし,環境変化によりモデルが時代遅れになりつつあるため,エッジデバイスではモデルの再トレーニングやカスタマイズが求められている。 このようなコンセプトドリフトに従うために、最近、デバイス上で学習するアプローチに基づくニューラルネットワークが提案され、エッジデバイスが実行時に入力データをトレーニングしてモデルを更新する。 この場合、トレーニングは分散エッジデバイスで行われるため、エッジデバイス毎に限られた量のトレーニングデータしか使用できない。 この問題に対処する方法として、エッジデバイスがトレーニングされた結果を交換し、他のデバイスから収集したデータを使用してモデルを更新する、協調学習あるいは連合学習がある。 本稿では、デバイス上での学習アルゴリズムとして、OS-ELM(Online Sequential Extreme Learning Machine)に着目し、最近のサンプルに基づいてモデルを逐次訓練し、異常検出のためのオートエンコーダと組み合わせる。 デバイス上でのフェデレーション学習のために拡張し、エッジデバイスがトレーニング結果を交換できるようにし、他のエッジデバイスから収集したデータを使用してモデルを更新します。 この協調モデル更新はワンショットであり、モデルの同期に繰り返し適用することができる。 本手法は,車両の運転データセット,人間の活動データセット,MNISTデータセットから生成される異常検出タスクを用いて評価する。 提案したデバイス上でのフェデレーション学習は,従来のバックプロパゲーションベースニューラルネットワークや,より低い計算や通信コストの従来のフェデレーション学習アプローチと同等の精度で,複数のエッジデバイスからトレーニングされた結果を統合することで,マージモデルを実現できることを示す。

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