論文の概要: Efficient Federated Learning with Spike Neural Networks for Traffic Sign Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14315v1
• Date: Sat, 28 May 2022 03:11:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 16:56:38.998583
• Title: Efficient Federated Learning with Spike Neural Networks for Traffic Sign Recognition
• Title（参考訳）: 道路信号認識のためのスパイクニューラルネットワークによる効果的なフェデレーション学習
• Authors: Kan Xie, Zhe Zhang, Bo Li, Jiawen Kang, Dusit Niyato, Shengli Xie, Yi Wu
• Abstract要約: 我々は、エネルギー効率と高速モデルトレーニングのための交通信号認識に強力なスパイクニューラルネットワーク(SNN)を導入している。 数値的な結果から,提案するフェデレーションSNNは,従来のフェデレーション畳み込みニューラルネットワークよりも精度,ノイズ免疫性,エネルギー効率に優れていたことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.306089187104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the gradual popularization of self-driving, it is becoming increasingly important for vehicles to smartly make the right driving decisions and autonomously obey traffic rules by correctly recognizing traffic signs. However, for machine learning-based traffic sign recognition on the Internet of Vehicles (IoV), a large amount of traffic sign data from distributed vehicles is needed to be gathered in a centralized server for model training, which brings serious privacy leakage risk because of traffic sign data containing lots of location privacy information. To address this issue, we first exploit privacy-preserving federated learning to perform collaborative training for accurate recognition models without sharing raw traffic sign data. Nevertheless, due to the limited computing and energy resources of most devices, it is hard for vehicles to continuously undertake complex artificial intelligence tasks. Therefore, we introduce powerful Spike Neural Networks (SNNs) into traffic sign recognition for energy-efficient and fast model training, which is the next generation of neural networks and is practical and well-fitted to IoV scenarios. Furthermore, we design a novel encoding scheme for SNNs based on neuron receptive fields to extract information from the pixel and spatial dimensions of traffic signs to achieve high-accuracy training. Numerical results indicate that the proposed federated SNN outperforms traditional federated convolutional neural networks in terms of accuracy, noise immunity, and energy efficiency as well.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の普及が徐々に進み、車両が正しい運転判断を賢くし、交通標識を正しく認識して交通規則に従うことがますます重要になっている。 しかし、iot(internet of vehicle, iov)上での機械学習に基づくトラヒックサイン認識では、分散車両からの大量のトラヒックサインデータがモデルトレーニングのための集中型サーバに収集される必要があり、多くのロケーションプライバシ情報を含むトラヒックサインデータによって、重大なプライバシーリークリスクが発生する。 この問題に対処するため,我々はまず,プライバシー保護型フェデレート学習を活用し,生のトラヒックサインデータを共有せずに正確な認識モデルの協調学習を行う。 しかしながら、ほとんどの機器の限られたコンピューティングとエネルギー資源のため、車両が複雑な人工知能タスクを継続的に実行することは困難である。 そこで我々は,次世代ニューラルネットワークである次世代のニューラルネットワークであるエネルギー効率と高速モデルトレーニングのための交通標識認識に強力なスパイクニューラルネットワーク(SNN)を導入し,IoVシナリオに適用した。 さらに,ニューロン受容野に基づくsnsの新しい符号化方式を考案し,交通標識の画素および空間次元から情報を抽出し,高精度な学習を実現する。 数値計算の結果,提案するフェデレーションSNNは,従来のフェデレーション畳み込みニューラルネットワークよりも精度,ノイズ免疫,エネルギー効率に優れていた。

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