論文の概要: Continual Distributed Learning for Crisis Management

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12876v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 21:01:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-29 00:04:24.661287
• Title: Continual Distributed Learning for Crisis Management
• Title（参考訳）: 危機管理のための継続的分散学習
• Authors: Aman Priyanshu and Mudit Sinha and Shreyans Mehta
• Abstract要約: Twitterなどのソーシャルメディアプラットフォームは、緊急時のモバイル通信に優れたリソースを提供します。 このような状況下に存在するデータは絶えず変化しており、危機時のリソースは容易には利用できない可能性がある。 低リソースで継続的な学習システムを開発し、NLPモデルをノイズの多い無秩序なデータに対して堅牢にする必要があります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social media platforms such as Twitter provide an excellent resource for mobile communication during emergency events. During the sudden onset of a natural or artificial disaster, important information may be posted on Twitter or similar web forums. This information can be used for disaster response and crisis management if processed accurately. However, the data present in such situations is ever-changing, and considerable resources during such crisis may not be readily available. Therefore, a low resource, continually learning system must be developed to incorporate and make NLP models robust against noisy and unordered data. We utilise regularisation to alleviate catastrophic forgetting in the target neural networks while taking a distributed approach to enable learning on resource-constrained devices. We employ federated learning for distributed learning and aggregation of the central model for continual deployment.
• Abstract（参考訳）: Twitterのようなソーシャルメディアプラットフォームは、緊急時のモバイル通信に優れたリソースを提供する。 自然災害や人工災害が突然発生したとき、重要な情報はTwitterや同様のWebフォーラムに投稿される。 この情報は、正確に処理すれば災害対応や危機管理に使用できる。 しかし、このような状況にあるデータは常に変化しており、そのような危機の間にかなりのリソースが手に入ることはないかもしれない。 したがって、低リソースで継続的な学習システムは、ノイズや秩序のないデータに対してNLPモデルを堅牢化するために開発されなければならない。 我々は、リソース制約のあるデバイスで学習できるように分散アプローチを採用しながら、ターゲットニューラルネットワークにおける破滅的な忘れを緩和するために正規化を利用する。 分散学習にフェデレーション学習を採用し,継続的デプロイのための中央モデルの集約を行う。

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