論文の概要: Real-time End-to-End Federated Learning: An Automotive Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11879v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 14:16:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 22:50:22.663560
• Title: Real-time End-to-End Federated Learning: An Automotive Case Study
• Title（参考訳）: リアルタイムエンドツーエンドのフェデレーション学習:自動車ケーススタディ
• Authors: Hongyi Zhang, Jan Bosch, Helena Holmstr\"om Olsson
• Abstract要約: 本稿では,新しい非同期モデルアグリゲーションプロトコルと組み合わさったリアルタイムエンドツーエンドフェデレーション学習のアプローチを提案する。 その結果,非同期フェデレーション学習は,局所エッジモデルの予測性能を大幅に向上させ,集中型機械学習法と同じ精度に到達できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.79939549201032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the development and the increasing interests in ML/DL fields, companies are eager to utilize these methods to improve their service quality and user experience. Federated Learning has been introduced as an efficient model training approach to distribute and speed up time-consuming model training and preserve user data privacy. However, common Federated Learning methods apply a synchronized protocol to perform model aggregation, which turns out to be inflexible and unable to adapt to rapidly evolving environments and heterogeneous hardware settings in real-world systems. In this paper, we introduce an approach to real-time end-to-end Federated Learning combined with a novel asynchronous model aggregation protocol. We validate our approach in an industrial use case in the automotive domain focusing on steering wheel angle prediction for autonomous driving. Our results show that asynchronous Federated Learning can significantly improve the prediction performance of local edge models and reach the same accuracy level as the centralized machine learning method. Moreover, the approach can reduce the communication overhead, accelerate model training speed and consume real-time streaming data by utilizing a sliding training window, which proves high efficiency when deploying ML/DL components to heterogeneous real-world embedded systems.
• Abstract（参考訳）: ML/DL分野の発展と関心の高まりにより、企業はサービス品質とユーザエクスペリエンスを向上させるためにこれらの手法を積極的に活用している。 Federated Learningは、効率的なモデルトレーニングアプローチとして導入され、時間を要するモデルのトレーニングを分散し、スピードアップし、ユーザのデータプライバシを保存する。 しかし、一般的な連合学習法は、モデルアグリゲーションを実行するために同期プロトコルを適用するが、これは柔軟性がなく、急速に進化する環境や実世界のシステムにおける異種ハードウェアの設定に適応できない。 本稿では,新しい非同期モデル集約プロトコルとリアルタイムエンドツーエンドフェデレーション学習のアプローチを提案する。 我々は,自動運転におけるハンドル角度予測に着目した自動車分野の産業利用事例におけるアプローチを検証する。 その結果,非同期フェデレーション学習は,局所エッジモデルの予測性能を大幅に向上させ,集中型機械学習法と同じ精度に到達できることがわかった。 さらに,ML/DLコンポーネントを異種実世界の組み込みシステムにデプロイする際の高効率性を示すスライディングトレーニングウィンドウを利用することで,通信オーバーヘッドを低減し,モデルトレーニング速度を高速化し,リアルタイムストリーミングデータを消費することができる。

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