Fugu-MT 論文翻訳(概要): On-device Federated Learning with Flower

論文の概要: On-device Federated Learning with Flower

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03042v1
Date: Wed, 7 Apr 2021 10:42:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-08 19:10:09.976713
Title: On-device Federated Learning with Flower
Title（参考訳）: 花を用いたオンデバイスフェデレーション学習
Authors: Akhil Mathur, Daniel J. Beutel, Pedro Porto Buarque de Gusm\~ao, Javier Fernandez-Marques, Taner Topal, Xinchi Qiu, Titouan Parcollet, Yan Gao, Nicholas D. Lane
Abstract要約: Federated Learning(FL)により、エッジデバイスは、デバイス上のトレーニングデータを維持しながら、共有予測モデルを共同で学習できます。 FLのアルゴリズムの進歩にもかかわらず、エッジデバイス上のFLアルゴリズムのオンデバイストレーニングのサポートは未だに貧弱である。 Flower フレームワークを用いて,様々なスマートフォンや組み込みデバイス上でデバイス上のFLを探索する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.719117235237036
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated Learning (FL) allows edge devices to collaboratively learn a shared prediction model while keeping their training data on the device, thereby decoupling the ability to do machine learning from the need to store data in the cloud. Despite the algorithmic advancements in FL, the support for on-device training of FL algorithms on edge devices remains poor. In this paper, we present an exploration of on-device FL on various smartphones and embedded devices using the Flower framework. We also evaluate the system costs of on-device FL and discuss how this quantification could be used to design more efficient FL algorithms.
Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning, fl)は,エッジデバイスがデバイス上にトレーニングデータを保持しながら,共有予測モデルを協調的に学習することを可能にする。 flのアルゴリズムの進歩にもかかわらず、エッジデバイス上でのflアルゴリズムのオンデバイストレーニングのサポートは乏しいままである。本稿では,Flowerフレームワークを用いて,様々なスマートフォンや組み込みデバイス上でのデバイスFLの探索を行う。また、オンデバイスflのシステムコストを評価し、この定量化がより効率的なflアルゴリズムの設計にどのように役立つかについて議論する。

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