論文の概要: OpenFL: An open-source framework for Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06413v1
• Date: Thu, 13 May 2021 16:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 13:45:48.879167
• Title: OpenFL: An open-source framework for Federated Learning
• Title（参考訳）: OpenFL:フェデレートラーニングのためのオープンソースフレームワーク
• Authors: G Anthony Reina, Alexey Gruzdev, Patrick Foley, Olga Perepelkina, Mansi Sharma, Igor Davidyuk, Ilya Trushkin, Maksim Radionov, Aleksandr Mokrov, Dmitry Agapov, Jason Martin, Brandon Edwards, Micah J. Sheller, Sarthak Pati, Prakash Narayana Moorthy, Shih-han Wang, Prashant Shah, Spyridon Bakas
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、組織が機密データを共有せずに機械学習(ML)プロジェクトに協力できる計算パラダイムである。 OpenFLは、FLのデータプライベート共同学習パラダイムを使用してMLアルゴリズムを訓練するためのオープンソースのフレームワークです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.03632020180591
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning (FL) is a computational paradigm that enables organizations to collaborate on machine learning (ML) projects without sharing sensitive data, such as, patient records, financial data, or classified secrets. Open Federated Learning (OpenFL https://github.com/intel/openfl) is an open-source framework for training ML algorithms using the data-private collaborative learning paradigm of FL. OpenFL works with training pipelines built with both TensorFlow and PyTorch, and can be easily extended to other ML and deep learning frameworks. Here, we summarize the motivation and development characteristics of OpenFL, with the intention of facilitating its application to existing ML model training in a production environment. Finally, we describe the first use of the OpenFL framework to train consensus ML models in a consortium of international healthcare organizations, as well as how it facilitates the first computational competition on FL.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、機械学習(ML)プロジェクトで、患者記録、財務データ、機密情報などの機密データを共有せずに協力することを可能にする計算パラダイムである。 Open Federated Learning (OpenFL https://github.com/intel/openfl) は、FLのデータプライベートな協調学習パラダイムを使用してMLアルゴリズムをトレーニングするオープンソースフレームワークである。 openflはtensorflowとpytorchの両方で構築されたトレーニングパイプラインで動作し、他のmlおよびディープラーニングフレームワークにも容易に拡張することができる。 本稿では、実運用環境における既存のMLモデルトレーニングへの適用を促進することを目的として、OpenFLのモチベーションと開発特性を要約する。 最後に、国際医療機関のコンソーシアムにおけるコンセンサスMLモデルをトレーニングするためのOpenFLフレームワークの最初の使用と、それがFLにおける最初の計算競争を促進する方法について述べる。

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