論文の概要: FLSys: Toward an Open Ecosystem for FederatedLearning Mobile Apps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.09445v1
- Date: Wed, 17 Nov 2021 23:28:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-20 00:27:52.942903
- Title: FLSys: Toward an Open Ecosystem for FederatedLearning Mobile Apps
- Title（参考訳）: FLSys:FederatedLearningモバイルアプリのためのオープンエコシステムを目指す
- Authors: Han Hu, Xiaopeng Jiang, Vijaya Datta Mayyuri, An Chen, Devu M. Shila,
Adriaan Larmuseau, Ruoming Jin, Cristian Borcea, NhatHai Phan
- Abstract要約: FLSysはモバイルアプリのディープラーニングモデルをサポートするモバイルクラウドフェデレーション学習システムである。
クラウド内で異なるFLアグリゲーションメソッドを持つ異なるDLモデルは、異なるアプリによってトレーニングされ、同時にアクセスすることができる。
FLSysは、サードパーティのアプリ開発者がFLモデルをトレーニングするための共通APIを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.961954437378319
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents the design, implementation, and evaluation of FLSys, a
mobile-cloud federated learning (FL) system that supports deep learning models
for mobile apps. FLSys is a key component toward creating an open ecosystem of
FL models and apps that use these models. FLSys is designed to work with mobile
sensing data collected on smart phones, balance model performance with resource
consumption on the phones, tolerate phone communication failures, and achieve
scalability in the cloud. In FLSys, different DL models with different FL
aggregation methods in the cloud can be trained and accessed concurrently by
different apps. Furthermore, FLSys provides a common API for third-party app
developers to train FL models. FLSys is implemented in Android and AWS cloud.
We co-designed FLSys with a human activity recognition (HAR) in the wild FL
model. HAR sensing data was collected in two areas from the phones of 100+
college students during a five-month period. We implemented HAR-Wild, a CNN
model tailored to mobile devices, with a data augmentation mechanism to
mitigate the problem of non-Independent and Identically Distributed (non-IID)
data that affects FL model training in the wild. A sentiment analysis (SA)
model is used to demonstrate how FLSys effectively supports concurrent models,
and it uses a dataset with 46,000+ tweets from 436 users. We conducted
extensive experiments on Android phones and emulators showing that FLSys
achieves good model utility and practical system performance.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,モバイルアプリのディープラーニングモデルをサポートするモバイルクラウドフェデレーション学習(FL)システムであるFLSysの設計,実装,評価について述べる。
FLSysは、これらのモデルを使用するFLモデルとアプリのオープンエコシステムを構築するための重要なコンポーネントである。
FLSysは、スマートフォンで収集されたモバイルセンシングデータ、携帯電話でのリソース消費とモデルパフォーマンスのバランス、電話通信障害の許容、クラウドでのスケーラビリティを実現するように設計されている。
FLSysでは、異なるFLアグリゲーションメソッドを持つ異なるDLモデルをクラウドでトレーニングし、異なるアプリによって同時にアクセスすることができる。
さらに、FLSysは、サードパーティのアプリ開発者がFLモデルをトレーニングするための共通APIを提供する。
FLSysはAndroidとAWSクラウドで実装されている。
野生のFLモデルを用いてヒト活動認識(HAR)とFLSysを共同設計した。
harセンシングデータは5ヶ月間に100人以上の大学生の携帯電話から2つの領域で収集された。
我々は,モバイル機器に適したCNNモデルであるHAR-Wildを実装し,非独立分散(非IID)データの問題を軽減するためのデータ拡張機構を実装した。
感情分析(SA)モデルは、FLSysが並列モデルをどのように効果的にサポートするかを示すために使用され、436ユーザの46,000以上のツイートを持つデータセットを使用する。
FLSysが優れたモデルユーティリティと実用的なシステム性能を実現することを示すため,Android端末とエミュレータで広範囲に実験を行った。
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