論文の概要: Personalized On-Device E-health Analytics with Decentralized Block Coordinate Descent

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09341v1
• Date: Fri, 17 Dec 2021 06:23:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-20 15:47:34.058991
• Title: Personalized On-Device E-health Analytics with Decentralized Block Coordinate Descent
• Title（参考訳）: Decentralized Block Coordinate Descent を用いたデバイス上のE-Health分析
• Authors: Guanhua Ye, Hongzhi Yin, Tong Chen, Miao Xu, Quoc Viet Hung Nguyen, and Jiangning Song
• Abstract要約: 古典的なクラウドベース/分散eヘルスパラダイムでは、すべてのデータが、モデルトレーニングを容易にするために、サーバに中央に保存されます。 我々は、分散化されたデバイス上に分散されたディープニューラルネットワークベースのモデルを最適化し、E-Health分析のために、分散ブロックコーディネートDescent(D-BCD)学習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）: 31.1216484913789
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Actuated by the growing attention to personal healthcare and the pandemic, the popularity of E-health is proliferating. Nowadays, enhancement on medical diagnosis via machine learning models has been highly effective in many aspects of e-health analytics. Nevertheless, in the classic cloud-based/centralized e-health paradigms, all the data will be centrally stored on the server to facilitate model training, which inevitably incurs privacy concerns and high time delay. Distributed solutions like Decentralized Stochastic Gradient Descent (D-SGD) are proposed to provide safe and timely diagnostic results based on personal devices. However, methods like D-SGD are subject to the gradient vanishing issue and usually proceed slowly at the early training stage, thereby impeding the effectiveness and efficiency of training. In addition, existing methods are prone to learning models that are biased towards users with dense data, compromising the fairness when providing E-health analytics for minority groups. In this paper, we propose a Decentralized Block Coordinate Descent (D-BCD) learning framework that can better optimize deep neural network-based models distributed on decentralized devices for E-health analytics. Benchmarking experiments on three real-world datasets illustrate the effectiveness and practicality of our proposed D-BCD, where additional simulation study showcases the strong applicability of D-BCD in real-life E-health scenarios.
• Abstract（参考訳）: 個人医療やパンデミックへの注目が高まり、Eヘルスの人気が高まっている。 今日では、機械学習モデルによる医療診断の強化は、eヘルス分析の多くの面で非常に効果的である。 それでも、古典的なクラウドベース/集中型eヘルスパラダイムでは、すべてのデータがサーバに集中的に格納され、モデルトレーニングが容易になる。 Decentralized Stochastic Gradient Descent (D-SGD)のような分散ソリューションを提案し、パーソナルデバイスに基づいた安全かつタイムリーな診断結果を提供する。 しかし、D-SGDのような手法は勾配の消滅の問題に悩まされ、通常は早期訓練の段階でゆっくりと進み、訓練の有効性と効率を阻害する。 さらに、既存の手法は、密度の高いデータを持つユーザーに対して偏りのあるモデルを学習する傾向があり、少数グループにeヘルス分析を提供する際の公平性を損なう。 本稿では,eヘルス分析のために分散デバイス上に分散した深層ニューラルネットワークモデルをより良く最適化する分散型ブロック座標降下(d-bcd)学習フレームワークを提案する。 3つの実世界のデータセットのベンチマーク実験は、提案したD-BCDの有効性と実用性を示し、さらにシミュレーション研究により、実生活のE-HealthシナリオにおけるD-BCDの強い適用性を示す。

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