論文の概要: Federated Learning Framework Coping with Hierarchical Heterogeneity in Cooperative ITS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00215v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 05:33:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-04-04 14:38:00.133152
• Title: Federated Learning Framework Coping with Hierarchical Heterogeneity in Cooperative ITS
• Title（参考訳）: 階層的不均一性を考慮した協調学習フレームワーク
• Authors: Rui Song, Liguo Zhou, Venkatnarayanan Lakshminarasimhan, Andreas Festag, Alois Knoll
• Abstract要約: 階層的不均一性(H2-Fed)に対処する連合学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、ユーザーデータのプライバシに影響を与えることなく、車両ネットワーク内の接続された公共交通機関のデータを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.087704332539161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce a federated learning framework coping with Hierarchical Heterogeneity (H2-Fed), which can notably enhance the conventional pre-trained deep learning model. The framework exploits data from connected public traffic agents in vehicular networks without affecting user data privacy. By coordinating existing traffic infrastructure, including roadside units and road traffic clouds, the model parameters are efficiently disseminated by vehicular communications and hierarchically aggregated. Considering the individual heterogeneity of data distribution, computational and communication capabilities across traffic agents and roadside units, we employ a novel method that addresses the heterogeneity of different aggregation layers of the framework architecture, i.e., aggregation in layers of roadside units and cloud. The experiment results indicate that our method can well balance the learning accuracy and stability according to the knowledge of heterogeneity in current communication networks. Compared to other baseline approaches, the evaluation on a Non-IID MNIST dataset shows that our framework is more general and capable especially in application scenarios with low communication quality. Even when 80% of the agents are timely disconnected, the pre-trained deep learning model can still be forced to converge stably and its accuracy can be enhanced from 68% to 93% after convergence.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,階層的不均一性(H2-Fed)に対処するフェデレーション学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、車載ネットワーク内の接続された公共交通機関からのデータを、ユーザのデータプライバシに影響を与えることなく活用する。 道路側ユニットや道路交通雲を含む既存の交通インフラをコーディネートすることにより、モデルパラメータを車両通信により効率よく分散し、階層的に集約する。 トラフィックエージェントと道路側ユニット間のデータ分散,計算および通信能力の個別の不均一性を考慮すると,フレームワークアーキテクチャの異なる集約層,すなわち道路側ユニットとクラウドの層間のアグリゲーションに対処する新しい手法を用いる。 実験の結果,本手法は,現在の通信ネットワークにおける不均一性の知識に応じて,学習精度と安定性のバランスをとることができることがわかった。 他のベースラインアプローチと比較して、非IID MNISTデータセットによる評価は、通信品質の低いアプリケーションシナリオにおいて、我々のフレームワークがより汎用的で能力が高いことを示している。 エージェントの80%が時間的に切断された場合でも、事前学習されたディープラーニングモデルは安定して収束させられ、収束後の68%から93%まで精度を高めることができる。

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