論文の概要: Towards a Federated Learning Framework for Heterogeneous Devices of Internet of Things

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.14675v1
• Date: Mon, 31 May 2021 02:08:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 16:48:19.237915
• Title: Towards a Federated Learning Framework for Heterogeneous Devices of Internet of Things
• Title（参考訳）: モノのインターネットのヘテロジニアスデバイスのための連合学習フレームワークを目指して
• Authors: Huanle Zhang, Jeonghoon Kim
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、業界や研究コミュニティでかなりの注目を集めている。 本稿では,IoTデバイスの不均一性を対象とするFLフレームワークを提案する。 我々は,IoT対応FLの設計を容易にするための予備実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.30458514384586394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) has received a significant amount of attention in the industry and research community due to its capability of keeping data on local devices. To aggregate the gradients of local models to train the global model, existing works require that the global model and the local models are the same. However, Internet of Things (IoT) devices are inherently diverse regarding computation speed and onboard memory. In this paper, we propose an FL framework targeting the heterogeneity of IoT devices. Specifically, local models are compressed from the global model, and the gradients of the compressed local models are used to update the global model. We conduct preliminary experiments to illustrate that our framework can facilitate the design of IoT-aware FL.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning, fl)は、ローカルデバイスにデータを保持する能力から、業界や研究コミュニティでかなりの注目を集めている。 グローバルモデルをトレーニングするための局所モデルの勾配を集約するためには、既存の研究はグローバルモデルと局所モデルが同じである必要がある。 しかし、IoT(Internet of Things)デバイスは計算速度やオンボードメモリに関して本質的に多様である。 本稿では,IoTデバイスの不均一性を対象とするFLフレームワークを提案する。 具体的には、局所モデルをグローバルモデルから圧縮し、圧縮された局所モデルの勾配を用いてグローバルモデルを更新する。 我々は,IoT対応FLの設計を容易にするための予備実験を行った。

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