論文の概要: Semi-asynchronous Hierarchical Federated Learning for Cooperative Intelligent Transportation Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.09073v1
• Date: Mon, 18 Oct 2021 07:44:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-20 05:07:18.967284
• Title: Semi-asynchronous Hierarchical Federated Learning for Cooperative Intelligent Transportation Systems
• Title（参考訳）: 協調型知的輸送システムのための半同期階層型連合学習
• Authors: Qimei Chen and Zehua You and Hao Jiang
• Abstract要約: コラボレーティブ・インテリジェント・トランスポート・システム(C-ITS)は、自動運転車や道路インフラの安全性、効率性、持続可能性、快適なサービスを提供する有望なネットワークである。 C-ITSのコンポーネントは通常大量のデータを生成するため、データサイエンスを探索することは困難である。 本稿では,C-ITSのためのSemi-a synchronous Federated Learning (SHFL) フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.257042901204528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Cooperative Intelligent Transport System (C-ITS) is a promising network to provide safety, efficiency, sustainability, and comfortable services for automated vehicles and road infrastructures by taking advantages from participants. However, the components of C-ITS usually generate large amounts of data, which makes it difficult to explore data science. Currently, federated learning has been proposed as an appealing approach to allow users to cooperatively reap the benefits from trained participants. Therefore, in this paper, we propose a novel Semi-asynchronous Hierarchical Federated Learning (SHFL) framework for C-ITS that enables elastic edge to cloud model aggregation from data sensing. We further formulate a joint edge node association and resource allocation problem under the proposed SHFL framework to prevent personalities of heterogeneous road vehicles and achieve communication-efficiency. To deal with our proposed Mixed integer nonlinear programming (MINLP) problem, we introduce a distributed Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM)-Block Coordinate Update (BCU) algorithm. With this algorithm, a tradeoff between training accuracy and transmission latency has been derived. Numerical results demonstrate the advantages of the proposed algorithm in terms of training overhead and model performance.
• Abstract（参考訳）: C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System)は、自動運転車や道路インフラの安全、効率、持続可能性、快適なサービスを提供するための有望なネットワークである。 しかし、C-ITSのコンポーネントは通常大量のデータを生成するため、データサイエンスを探索することは困難である。 現在、訓練された参加者の利益を共同で得るための魅力的なアプローチとして、連合学習が提案されている。 そこで本稿では,データセンシングによるクラウドモデルアグリゲーションを実現するために,c-itsのための半同期階層型階層型連合学習(shfl)フレームワークを提案する。 さらに,提案するshflの枠組みに基づき,共用エッジノードの関連付けと資源配分の問題も定式化し,異種道路車両のパーソナリティの防止と通信効率の向上を図る。 提案する混合整数非線形プログラミング (minlp) 問題に対処するために, 乗算器 (admm)-ブロック座標更新 (bcu) の分散交互方向法を提案する。 このアルゴリズムにより、トレーニング精度と送信遅延のトレードオフが導出された。 シミュレーションにより,提案アルゴリズムの利点を訓練のオーバーヘッドとモデル性能の観点から示す。

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