論文の概要: Personalized Federated Learning over non-IID Data for Indoor Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04189v1
• Date: Fri, 9 Jul 2021 03:31:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 02:10:53.625182
• Title: Personalized Federated Learning over non-IID Data for Indoor Localization
• Title（参考訳）: 室内局所化のための非IIDデータを用いた個人化フェデレーション学習
• Authors: Peng Wu, Tales Imbiriba, Junha Park, Sunwoo Kim, Pau Closas
• Abstract要約: 我々は、最近のフェデレートラーニングスキームを用いて、パーソナライズされたモデルのセットをトレーニングする。 本稿では、最近のFLスキームを用いて、ベイズ規則により最適に融合されたパーソナライズされたモデルの集合を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.03722514121803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Localization and tracking of objects using data-driven methods is a popular topic due to the complexity in characterizing the physics of wireless channel propagation models. In these modeling approaches, data needs to be gathered to accurately train models, at the same time that user's privacy is maintained. An appealing scheme to cooperatively achieve these goals is known as Federated Learning (FL). A challenge in FL schemes is the presence of non-independent and identically distributed (non-IID) data, caused by unevenly exploration of different areas. In this paper, we consider the use of recent FL schemes to train a set of personalized models that are then optimally fused through Bayesian rules, which makes it appropriate in the context of indoor localization.
• Abstract（参考訳）: データ駆動方式によるオブジェクトの局在化と追跡は,無線チャネル伝搬モデルの物理特性を特徴付ける複雑さから,一般的な話題である。 これらのモデリングアプローチでは、ユーザのプライバシが維持されると同時に、モデルを正確にトレーニングするためにデータを収集する必要がある。 これらの目標を協調的に達成するための魅力的なスキームは、連合学習(federated learning:fl)と呼ばれる。 FLスキームの課題は、異なる領域を不均一に探索することに起因する非独立で同一の(非IID)データの存在である。 本稿では,近年のflスキームを用いて,ベイズ則によって最適に融合されるパーソナライズされたモデルの集合を学習し,屋内ローカライゼーションの文脈において適切であることを示す。

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