論文の概要: Federated Learning: A Signal Processing Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17150v1
- Date: Wed, 31 Mar 2021 15:14:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-01 14:18:23.742145
- Title: Federated Learning: A Signal Processing Perspective
- Title（参考訳）: フェデレーション学習:信号処理の観点から
- Authors: Tomer Gafni, Nir Shlezinger, Kobi Cohen, Yonina C. Eldar, and H.
Vincent Poor
- Abstract要約: フェデレーションラーニングは、データを明示的に交換することなく、ローカルデータセットを保持する複数のエッジデバイスでモデルをトレーニングするための新しい機械学習パラダイムです。
本稿では、信号処理ツールを用いて扱うのが自然である主な課題をカプセル化し、強調する、連合学習のための統一的な体系的フレームワークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 144.63726413692876
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The dramatic success of deep learning is largely due to the availability of
data. Data samples are often acquired on edge devices, such as smart phones,
vehicles and sensors, and in some cases cannot be shared due to privacy
considerations. Federated learning is an emerging machine learning paradigm for
training models across multiple edge devices holding local datasets, without
explicitly exchanging the data. Learning in a federated manner differs from
conventional centralized machine learning, and poses several core unique
challenges and requirements, which are closely related to classical problems
studied in the areas of signal processing and communications. Consequently,
dedicated schemes derived from these areas are expected to play an important
role in the success of federated learning and the transition of deep learning
from the domain of centralized servers to mobile edge devices. In this article,
we provide a unified systematic framework for federated learning in a manner
that encapsulates and highlights the main challenges that are natural to treat
using signal processing tools. We present a formulation for the federated
learning paradigm from a signal processing perspective, and survey a set of
candidate approaches for tackling its unique challenges. We further provide
guidelines for the design and adaptation of signal processing and communication
methods to facilitate federated learning at large scale.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの劇的な成功は、主にデータの可用性によるものだ。
データサンプルは、スマートフォン、車、センサーなどのエッジデバイスで取得されることが多く、プライバシー上の考慮から共有できない場合もある。
フェデレーション学習は、データを明示的に交換することなく、ローカルデータセットを保持する複数のエッジデバイスでモデルをトレーニングするための、新たな機械学習パラダイムである。
連合方式での学習は、従来の集中型機械学習と異なり、信号処理や通信の分野で研究されている古典的問題と密接に関連するいくつかの重要な課題と要件をもたらす。
したがって、これらの領域から派生した専用スキームは、連合学習の成功と、集中型サーバのドメインからモバイルエッジデバイスへのディープラーニングの移行において重要な役割を果たすことが期待される。
本稿では,信号処理ツールによる処理が自然である主な課題をカプセル化し,強調する,統合学習のための統一的な体系的枠組みを提供する。
本稿では,信号処理の観点からの連合学習パラダイムの定式化と,そのユニークな課題に取り組むための候補アプローチについて検討する。
さらに,信号処理と通信手法の設計と適応のためのガイドラインを提供し,大規模連帯学習を容易にする。
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