論文の概要: SCEI: A Smart-Contract Driven Edge Intelligence Framework for IoT Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07050v2
• Date: Wed, 5 Jul 2023 04:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 01:06:11.021771
• Title: SCEI: A Smart-Contract Driven Edge Intelligence Framework for IoT Systems
• Title（参考訳）: SCEI:IoTシステムのためのスマートコントラクト駆動エッジインテリジェンスフレームワーク
• Authors: Chenhao Xu, Jiaqi Ge, Yong Li, Yao Deng, Longxiang Gao, Mengshi Zhang, Yong Xiang, Xi Zheng
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを維持しながら、エッジデバイス上で共有モデルの協調トレーニングを可能にする。 様々なパーソナライズされたアプローチが提案されているが、そのようなアプローチはデータ分散の根底にある変化に対処できない。 本稿では,ブロックチェーンとフェデレーション学習に基づく動的に最適化された個人深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.796325306292134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) enables collaborative training of a shared model on edge devices while maintaining data privacy. FL is effective when dealing with independent and identically distributed (iid) datasets, but struggles with non-iid datasets. Various personalized approaches have been proposed, but such approaches fail to handle underlying shifts in data distribution, such as data distribution skew commonly observed in real-world scenarios (e.g., driver behavior in smart transportation systems changing across time and location). Additionally, trust concerns among unacquainted devices and security concerns with the centralized aggregator pose additional challenges. To address these challenges, this paper presents a dynamically optimized personal deep learning scheme based on blockchain and federated learning. Specifically, the innovative smart contract implemented in the blockchain allows distributed edge devices to reach a consensus on the optimal weights of personalized models. Experimental evaluations using multiple models and real-world datasets demonstrate that the proposed scheme achieves higher accuracy and faster convergence compared to traditional federated and personalized learning approaches.
• Abstract（参考訳）: federated learning(fl)は、データプライバシを維持しながら、エッジデバイス上の共有モデルの協調トレーニングを可能にする。 flは独立かつ同一分散(iid)データセットを扱う場合に有効であるが、非iidデータセットでは問題となる。 様々なパーソナライズされたアプローチが提案されているが、実際のシナリオ(例えば、時間や場所によって変化するスマートトランスポートシステムにおけるドライバの振る舞い)でよく見られるような、データ分散の根本的な変化には対処できない。 さらに、不明なデバイス間の信頼の懸念や集中型アグリゲータに対するセキュリティの懸念も、新たな課題となっている。 これらの課題に対処するために,ブロックチェーンとフェデレーション学習に基づく動的に最適化された個人深層学習方式を提案する。 具体的には、ブロックチェーンに実装された革新的なスマートコントラクトによって、分散エッジデバイスがパーソナライズされたモデルの最適な重み付けに関するコンセンサスに達することができる。 複数のモデルと実世界のデータセットを用いた実験により,提案手法は従来のフェデレーションとパーソナライズされた学習手法と比較して精度が高く,より高速な収束を実現することが示された。

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